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。     

虹膜识别在肉类食品安全追溯系统中的应用及关键技术研究

为了提高大型动物肉类食品的安全性,在研究肉类食品供应链的安全管理的基础上,将大型动物的虹膜识别技术引入食品供应链管理中,构建基于虹膜识别的大型动物肉类食品安全可追溯系统,达到肉类食品安全信息查询及出现安全问题后的个体溯源的目的。借鉴人眼虹膜识别的相关技术,以牛眼为例对大型动物虹膜识别的相关算法和虹膜定位等关键技术进行研究,运用改进的Sobel算子对图像进行边缘检测;引入二次B样条曲线算法实现了牛眼虹膜的精确定位;分析牛虹膜纹理特征的分布特点,实现了虹膜特征区域的提取及归一化处理。研究成果对大型动物的虹膜识别研究和肉类食品供应链安全管理具有一定的参考意义。     

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     

融合视频监控的远程多生物特征识别系统

在生物识别领域处于领先地位的Retica系统公司研发出被称为"鹰眼"的远距离身份鉴定的新型多生物特征识别系统,该系统可从捕捉范围内的任何多个人体上获取其脸部和虹膜图像.该系统使用一套分等级视野的多用途摄像机、一个精确的P/T摄像机以及一个长焦距变焦镜头.该系统按一套创新型算法运作,能实现大面积视频监控、目标探测和跟踪、精确指认对象等功能.实验结果已在对某个对象进行远距离虹膜识别的活动中得出.     

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。     

中国虹膜识别技术现状浅析

虹膜识别技术作为最为精确的生物识别技术之一,近年来在我国得到了越来越多的市场应用.本文对虹膜识别技术的优势、发展现状等进行了阐述,介绍了我国虹膜识别市场的发展状况,并对市场发展前景进行了展望.     

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。     

基于BP神经网络步态识别的研究

在即将建设完成的全国公安机关视频图像资源的整合与共享平台下,将BP网络作为一个模块加入视频监控系统中,通过对BP网络的训练,形成对犯罪嫌疑人步态信息的记忆,形成记忆的BP网络对视频监控系统采集的行人步态信息进行识别,若是可疑人员立刻通知民警进行处理。从而将步态识别的应用扩大至全国视频监控范围,同时为BP神经网络的应用提供了新方向。     

生物识别技术的特点及未来的发展方向探析

一、生物识别技术原理及种类 生物识别技术是一种通过采集和分析人体固有的特征（生理特征与形为特征）来进行身份只别的计算机技术。人的生理特征有指纹、手形、脸型、虹膜、脉搏、耳廓等,形为特征包括手写笔迹、走路步态、按键力度等。计算机通过光学、声学、生物传感器等来采集这些特征,应用生物统计学,结合图形、     

人脸识别技术打造平安社会

在"2008北京奥运会"上,事先对入场券持有者提交的人脸身份照片进行扫描,提取人脸特征,并录入人脸识别系统信息数据库.当观众进入现场时,摄像头对入场券持有者进行人脸图像采集,并与数据库中的数据进行对比,从而实现人脸身份识别.     

浅谈车牌识别在智慧城市停车中的深度应用

正近几年来,车牌识别的概念被提及的越来越多。面对传统停车业务在飞速发展的城市交通面前暴露出来的停车难、寻车难、效率低下等各种问题,车牌识别无疑已成为智能交通行业发展的核心技术。车牌识别技术简单概括就是基于图像分割和图像识别的技术,对含有车辆号牌的图像进行分析处理,从而确定牌照在图像中的位置,并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、     

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。     

生物识别技术的特点及未来的发展方向探析

正一、生物识别技术原理及种类生物识别技术是一种通过采集和分析人体固有的特征(生理特征与形为特征)来进行身份识别的计算机技术。人的生理特征有指纹、手形、脸型、虹膜、脉搏、耳廓等,形为特征包括手写笔迹、走路步态、按键力度等。计算机通过光学、声学、生物传感器等来采集这些特征,应用生物统计学,结合图形、声音、形为分析、数据库等高级算法和科技手段,最终实现对人身份的识别。无论是生理特征还是形为特征,都要求特定个体的状态基本上保持稳定,对于不同个体,则存在必要的差异用于区分,这是某种人体特征是否能够     

智能视觉视角下DCS高危现场意外状况的识别方法研究

DCS分布式控制系统的高危现场意外状况仅仅以传感信号进行识别,很难保证识别过程的抗干扰性。为解决这一问题,提出基于智能视觉的DCS高危现场意外状况识别方法。采用计算机视觉特征方法采集DCS高危现场视觉图像,对视觉图像实施小波降噪预处理,提取降噪后DCS高危现场视觉图像边缘轮廓特征,根据该特征采用关键点帧扫描技术判断DCS高危现场关键点,完成DCS高危现场意外状况识别。实验结果表明,所提方法能够准确识别DCS高危现场的意外状况,具有效率高、抗干扰性强的优势。     

基于DSP和以太网的视频监控系统的设计与实现

文中详细介绍了系统的硬件结构设计及软件设计,该系统能够采集制式为PAL的视频信号,对采样后的模拟视频数据通过A/D芯片转换为数字视频数据,然后通过DSP(TMS3201DM642)及以太网进行实时显示、压缩处理,并可实现和后续平台的通信从而进行图像存储.该系统通过调试验证效果良好,系统稳定,并且可以在后续的调试验证中实现实时目标识别等功能.     

浅析生物特征识别技术的发展及应用

<正>一、前言生物特征识别是通过科技手段,利用人体固有特性(如:指纹、指静脉、人脸、虹膜、掌纹等)和行为特征(如:笔迹、步态、声纹)对个人身份进行鉴定的一种技术。生物特征识别技术需要具备以下几个特点:1.唯一性。能够与人员身份相对应。2.稳定性。生物特征不容易发生变化。3.防窃取。能快速采集和识别,但是不易被不法分子窃取。     

人脸识别技术在治安防控体系建设中的应用探讨

正随着机器学习技术的深度应用和大数据技术的飞速发展,人脸识别技术进入了快速发展期。人脸识别技术广泛应用于安防、金融、交通、教育、医疗、电子商务等场景。人脸识别技术凭借无感非接触式采集等独特优势,使得其在社会治安防控体系建设方面的应用前景越发广阔。一、人脸识别技术发展现状人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物特征识别技术。与其他生物特征识别方式(指纹识别、静脉识别、虹膜识别等)相比,人脸识别具有自然性、不被察     

人脸识别技术在安防行业的具体应用

正人脸识别(Face Recognition),是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,用摄像机采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。早在1964年就开始有这项技术,但属于初级阶段,算法模型不够成熟,1991年以后人脸识别发展迅速。1998年,汉王最早把人脸识别带入门禁和考勤应用,但是人脸识别在这个阶段没有完全