伊拉克战争后外军战斗识别系统的发展趋势

信息化战争对战斗识别在网络化、信息处理、态势感知、数据融合等方面的能力提出了更高要求,使其涌现出与以往不同的新特点。本文研究了伊拉克战争后,世界各军事大国的军事针对未来信息化战争的特点提出的战略发展和技术开发计划,分析了外军重点开发的几种战斗识别系统,并在此基础上,提出适应未来信息化战争的战斗识别发展建议。     

汉字识别系统

本文讨论了印刷体汉字的识别，它包括字符的输入、二值化、行切分、字切分、平化、规正、细化、特征提取、识别、后处理。提出了零阶距特征、笔端数特征、笔道数特征和方向数特征。     

虹膜识别系统

虹膜具有类似指纹的独一无二的个人特征;而且,虹膜是身体中公开的部位,易于通过机器视觉进行远程检查,所以它是一种非侵犯性的生物识别技术。本文阐述了基于虹膜的身份识别系统的组成和原理。     

汉字识别系统

本文讨论了印刷体汉字的识别，它包括字符的输入，二值化，行切分，平化、规正，细化，特征提取，后处理。提出了零阶距特征，笔端数特征，笔道数特征和方向数特征。     

短波电台识别系统

短波电台识别系统内蒙锡林郭勒盟无委办公室为加强对短波电台的技术管理，我们办公室抽出专人参加攻关小组，结合管理工作的实际情况，精心设计、反复实验，认真调试，研制成功了短波电台识别系统，在我办监测站运行两年多来，效果很好，实现了用计算机管理短波电台的目标...     

自动目标识别系统

马丁马里埃特公司的航空小组将于今春试飞一种用于F-15E型飞机上的自动目标识别系统,该系统的关键元件是马丁公司的几何运算并联处理机结构,而这种结构又是以在一单片上有721位微机特制阵列为基础的。每个微机有128位寄存器。每个微机处理五个象元的信号处理量。然而,该系统用880个芯片来获得250000象元分辨率。系统对第一个模型测出红外图像强度,然后判别,最后给驾驶员定出重点目标的先后顺序。通过模拟红外数据,该系统能够确定具体地面目标的“信息”或形状,是坦克或防空火炮,然后确定哪个是最主要的目标,     

智能型目标识别系统

介绍了图像目标识别技术中的图像分割，不变性参数提取和目标分类，利用图像目标的均匀性和相应知识自适应地分割和提取图像目标，被提取的每个图像目标的不变性参数由归一化过程和Ｚｅｒｎｉｋｅ矩提取，并利用ＭＰＮＮ模型将图像目标分类，实验结果该识别系统能识别光照不均匀或复杂背景下的图像目标。     

漫谈虹膜识别系统

生物识别技术是指通过计算机利用人类自身生理或行为特征进行身份认定的一种技术。利用生物特征识别技术，人们开发了如语音识别、面部特征识别、指纹识别和虹膜识别等技术。世界上两个人指纹相同的概率极为微小，而两个人的眼睛虹膜一模一样的情况也几乎没有。人的虹膜在两２～３岁之后就不再发生变化，眼睛瞳孔周围的虹膜具有复杂的结构，能够成为独一无二的标识。眼睛的外观图由巩膜、虹膜、瞳孔３部分构成。巩膜即眼球外围的白色部分，约占总面积的３０％；眼睛中心为瞳孔部分，约占５％；虹膜位于巩膜和瞳孔之间，包含了最丰富的纹理信…     

激光敌我识别系统

从现代战争的敌我识别重要性出发,指出雷达敌我识别的不足,提出协同式激光敌我识别系统,给出其组成框图,叙述其工作原理,进一步从有源应答和无源应答两类协同式敌我识别系统中,阐述了无源式激光敌我识别系统的组成、工作原理和有关技术问题,提出协同式无源激光敌我识别系统的易实现性和良好的发展前景．     

多义性路径识别系统

本文描述了基于RFID的多义性路径识别系统,并给出了相应的硬件和软件设计.     

网络应用识别系统的研究

随着计算机网络技术的快速发展,各种软硬件设备不断升级,为人们的工作以及生活带来了诸多便利。网络应用识别项目的研究与实践在我国的发展较为快速,备受业界专家学者的瞩目,也成为了各领域的研究焦点。本文就网络应用识别系统开发以及运作环节做以阐述,并进一步探究网络应用识别系统的实践领域的发展状况,以期为系统的未来优化设计提供有益的借鉴。     

说话人识别系统研究

说话人识别是指通过说话人的语音来自动识别出说话人的身份．这种识别系统在许多领域内有着良好的应用前景．文中回顾了说话人识别技术的发展历史，阐述了说话人识别技术的基本原理以及与语音识别技术的区别，介绍了识别技术的几种分类．文中重点介绍了说话人识别的相关技术：特征提取和模式匹配．描述了特征提取和模式匹配各自的任务和特点，强调了它们在说话认识别系统中的关键性作用．     

TI无线感应识别系统

生产线末端是负责返工和修理的技术人员的工作岗位。为了防止这一神圣位置在无铅转换过程中沦为“痛苦末端”，我们应该思考为技术人员准备介入无铅领域的积极策略。[编者按]     

车牌识别系统算法综述

本文先介绍了车牌识别过程中的各组成部分的常用算法,对比了各种方法之间的优缺点,并在此基础上讨论了当前车牌识别研究的重点及未来的发展方向。     

数字识别系统的实现

随着计算机的快速发展,使得数字识别在邮件分拣,车牌识别等场合应用较多,通过介绍图形图像处理方法以及字符处理和识别的算法,来完成图像预处理、训练网络、字符识别等功能。鉴于BP网络具有良好的学习能力和强大的分类能力,可以使输入以非线性的方式映射到输出,在字符处理过程中,主要采用BP网络完成。最后,通过VC编码实现该模型,并通过测试数据进行实验,结果表明:该模型是一种操作简便、易于实现、性能良好的有效模型。