基于虹膜识别的肉类食品可追溯系统研究

为了加强食品安全管理,提高肉类食品溯源准确性的目的,首先提出肉类食品溯源体系的3个基本要素,认为:动物个体识别是肉食品质量控制的重要环节;采用虹膜识别作为大型动物个体识别的关键技术;解决了其他动物识别系统中的欺骗以及设备功能异常现象等问题。以奶牛为例,讨论人眼虹膜识别技术应用于大型动物识别在图像采集、虹膜定位、特征提取3方面存在的技术难点;给出了实现动物虹膜识别的技术路线;最后构建了基于虹膜识别的肉食品可追溯系统。通过详细功能划分和流程设计,为虹膜技术在肉食品可追溯系统中的应用实施提供了参考。     

牛眼虹膜定位算法研究及其在肉食品追溯系统中的应用

为实现动物个体的精确鉴别,提高肉食品的安全性,将动物虹膜识别技术引入到肉食品供应链中,构建了基于虹膜识别的肉食品安全可追溯系统业务流程,实现了肉食品"从农场到餐桌"的安全保障;并以牛眼虹膜为例,根据其非同心椭圆的结构特征和图像仿射变换不变特征的原理,提出了一种牛眼虹膜快速定位方法。将牛眼虹膜内、外边界分别转化为圆形,对内边界采用灰度均值法粗定位与"三点定圆"精定位相结合的方法实现,对外边界设计了一种逐点扫描分层圆环算法来精确拟合。实验结果表明:该方法避免了虹膜信息丢失,减少了空间参数的选择运算。     

虹膜识别在监所安全管理中的应用研究

虹膜识别是最具潜力的生物特征识别方法之一,具有识别率高、非接触、防欺骗性好等特点。本文介绍了虹膜识别的特征、原理及关键技术,并分析了虹膜识别技术在监所安全管理中的应用方案。     

生物识别技术的最新发展与应用：虹膜识别在监所安全管理中的应用研究

虹膜识别是最具潜力的生物特征识别方法之一,具有识别率高、非接触、防欺骗性好等特点。本文介绍了虹膜识别的特征、原理及关键技术,并分析了虹膜识别技术在监所安全管理中的应用方案。     

基于人机交互的虹膜图像采集系统设计

虹膜图像的采集作为虹膜识别技术中的关键技术,很大程度上影响着虹膜识别的准确率。本文提出了一种基于人机交互的虹膜图像采集系统,通过微控制器对红外辅助光源和超声波测距模块进行控制,利用蜂鸣器对用户使用距离进行提示。实验表明：本系统具有良好的人机交互性,能够采集到符合虹膜识别算法要求的清晰虹膜图像。     

基于人机交互的虹膜图像采集系统设计

虹膜图像的采集作为虹膜识别技术中的关键技术,很大程度上影响着虹膜识别的准确率。本文提出了一种基于人机交互的虹膜图像采集系统,通过微控制器对红外辅助光源和超声波测距模块进行控制,利用蜂鸣器对用户使用距离进行提示。实验表明:本系统具有良好的人机交互性,能够采集到符合虹膜识别算法要求的清晰虹膜图像。     

虹膜识别综述

1 概述 基于虹膜的身份识别思想最早可以追溯到19世纪80年代。1885年,ALPHONSE BERTILLON将利用生物特征识别个体的思路应用在巴黎的刑事监狱中,当时所用的生物特征包括:耳朵的大小、脚的长度、虹膜等。受技术的限制,当时的虹膜识别主要依据颜色和形状信息,而且信息通过人的观察获取。1987年,眼科专家ARAN SAFIR和LEONARDFLOM首次提出利用虹膜图像进行自动     

构建食品安全供应链协调管理系统研究

在分析我国食品安全监管工作现状的基础上,提出我国构建食品安全供应链协调管理系统的必要性。对食品供应链协调管理理论与实践进行研究综述,构建食品安全供应链协调管理系统框架,该系统含有2套自适应的子系统,即低成本常规食品安全管理系统和高成本食品安全突发事件控制预测系统。探讨该系统构建的目标、构成、协调机制和实现途径等,以期通过供应链内、外部的交叉连接、协调与交流、自适应调整,实现食品产业供应链一体化全流程的安全监督与控制,达到全面、综合协调管理的目的。     

虹膜识别系统公司开发支持黑毒智能手机的IrisAccess平台

近期,世界领先的虹膜特征识别技术提供商虹膜识别系统公司(原来的LG电子公司虹膜技术部)与安全识别解决方案提供商HID全球公司宣布,其合作新推出的IrisAccess平台iCAM7000可以在近场通信(NFC)中使用,并能够支持黑莓智能手机。据了解,去年在美国奥兰多     

基于DSP虹膜识别防疲劳驾驶报警系统的研究

防止疲劳驾驶以主观监测和客观检测为主,但其在可靠性、成本、检测方法上存在不足,为此,设计了一套基于DSP虹膜识别防止疲劳驾驶报警系统。借鉴国内外学者的研究,遵循实时性、准确性、简洁性及经济性的设计原则,以虹膜识别算法为依据,DSP微处理器控制技术为基础进行了开发,该报警系统可在不干扰驾驶员的情况下,识别驾驶员身份,记录驾驶时间,识别疲劳驾驶并报警。测试结果表明:系统结构简单,实现了模块化。虹膜识别模块、计时模块基本满足了准确性和实时性的要求。     

供应链食品安全管理自适应系统的结构设计

食品供应链是食品安全监管体系的重要组成部分和载体。本文探讨了自适应系统理论在供应链食品质量安全管理方面应用的可能性;针对目前的食品安全问题,依照自适应原理,设计了食品安全的自适应系统,该系统含有两套自适应的子系统,即低成本常规食品安全管理系统和高成本食品安全突发事件控制预测系统;两套子系统所采用的规则集不同,但可相互通讯,共享跟踪系统及其所采集的数据。整个系统最终输出的是安全供应渠道,与供应链决策系统中的成本、需求方向、生产计划等一起构成决定食品原材料供应来源的因素。系统以人工神经网络为自适应系统的主体,判断安全的食品供应结点并预测突发性食品安全问题;同时,提出了实现上述功能的一种可能的系统结构,以期有效实现食品安全的动态反应和控制,为完善我国食品质量安全管理提供新的思路。     

食品安全环境下的肉类食品可追溯系统的构建

食品安全问题已成为全球共同关注的问题,为了加强食品安全管理,许多国家正在研究和实施食品可追溯系统。随着社会对食品安全的关注,人民生活质量的不断提高,我国食品安全问题及面临的形势十分严峻,必须加快构建可追溯系统来保障肉类食品安全。笔者在综述肉类食品可追溯系统的基础上,分析和研究适合国情的可追溯系统所需的技术,并对可追溯信息系统进行需求分析,进而建立可追溯信息系统的功能模型,指出了可追溯系统的发展方向和趋势,讨论了可能存在的问题并给出了建议,为实施可追溯系统提供参考。     

考虑颜色特征最优组合的CART决策树火灾图像识别方法*

针对火灾图像识别过程中颜色特征数量多、特征间相关性复杂、难以在多维特征融合过程中有效融合图像颜色特征等问题,提出1种考虑颜色特征最优组合的CART决策树火灾图像识别方法。首先,在Lab、RGB、HSV 3种色彩模式下基于图像颜色特征提取火灾图像特征序列;其次,分别在3种色彩模式下基于精细决策树与特征随机排列组合方法提取颜色特征中最优组合特征;最后,将提取的火灾图像最优组合特征序列作为CART决策树输入进行模型训练,并通过测试样本以及其他机器学习方法进行模型泛化能力的分析。研究结果表明:本文方法寻找出识别火灾图像的最优颜色特征组合为“Kb1+Var1+Kg+Kb2+Var2+Kh+Ks+Kv”;CART决策树方法对于火灾图像识别的测试准确度可达84.5%,其分类效果明显优于其他决策树类与集成树类方法;9折为最佳交叉验证折数,其测试准确度可达86.47%,与5折交叉验证相比明显提升14.77%。研究结果可为火灾图像识别提供方法基础。     

地质动力区划预测煤与瓦斯突出

为了确定煤与瓦斯突出矿井的突出危险区域,威胁区域和安全区域,提出基于地质动力区划的多因素模式识别概率预测方法预测煤与瓦斯突出的新思路。以鸡西滴道矿立井为研究对象,利用地质动力区划方法确定不同尺度和级别构造运动的特征,建立板块构造学说与矿井工程实际的联系,将对矿井煤与瓦斯突出产生影响的因素为参数,采用多因素模式识别概率预测方法划分研究区域内的危险区域。研究表明该方法对煤与瓦斯突出区域预测的合理性与有效性,可以在实际工程中应用推广。     

基于安全控制论的株洲冶炼厂的综合安全评价

对生产经营单位进行安全评价可以有效地预防事故发生,减少财产损失和人员伤亡及伤害,安全评价是安全生产管理的一个重要组成部分。综合安全评价是以安全控制论为理论基础的安全评价法。笔者从现代安全控制论角度,通过系统危险辨识、系统危险控制能力诊断,运用综合安全模型对株洲冶炼厂进行了安全评价。综合安全评价结果表明,一方面,株洲冶炼厂的安全度为56.13,处于临界状态;被评价的系统危险控制指数均为-0.24,说明其安全系统总体状况呈下降趋势。近20年来株洲冶炼厂的伤亡事故伤害频率有明显起伏波动的特点,当前的安全管理形势还非常严峻,应通过对全厂的安全评价,全面提高安全管理水平;另方面,基于安全控制论的综合安全评价是一种有效的安全评价方法,可以在各个大型厂矿得以推广应用。     

基于监督局部映射的煤矿井下人员身份鉴别方法

为提高煤矿井下人员身份识别率,在局部保持投影(LPP)算法的基础上,提出监督局部映射(SLP)算法。该方法充分利用数据的局部和非局部信息及类别信息,对数据进行维数约简,使特征空间同类数据间的距离更小,不同类数据间的距离更大。该方法能够克服煤矿井下艰苦、空间受限环境中人脸、虹膜和指纹识别率不高的问题。在真实步态数据库上的实验结果表明,基于步态的煤矿井下人员身份鉴别是可行的。