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陈羽 《电脑编程技巧与维护》2014,(15):91-92
针对传统计算机指纹特征提取方法存在灵活性及便利性不足的缺点,CodeMeter SmartBind(R)技术采用类似人脸识别的方法,突破性的应用到验证计算机特征中,提高了许可证验证的安全性和灵活性.从多方的应用结果来看,CodeMeter SmartBind(R)技术比传统的绑定计算机的硬盘、网卡或CPU号等更实用. 相似文献
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就目前的技术发展情况来看,指纹识别与虹膜识别将成为未来身份认证的主流技术,传统的密码认证将被逐渐淘汰。[编者按] 相似文献
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针对传统身份识别技术存在的密码记忆难、隐私易泄露、信息易伪造等问题,提出并实现了基于安卓平台的混合特征在线手写笔迹识别算法. 本算法通过迁移传统笔迹采集平台、采用文本相关与文本无关相结合的方式分别对静态纹理特征和动态矢量特征进行提取,弥补了当前笔迹采集困难、信息易伪造、准确性差等缺陷,实现了用户在移动设备上更加快捷安全的进行身份识别和鉴定. 通过实验得出:该笔迹识别算法具有良好的稳定性、高可重复性、优良的准确性和安全防伪能力,能够有效阻止陌生用户的攻击,具有较高的安全保障性能. 相似文献
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为了为体育运动提供科学的辅助训练与实现公正的打分,利用图像识别技术,提出一种基于图像的动作识别与评价方法。该方法首先对动作视频进行图像帧提取,通过滤波消除图像噪声;然后通过OpenPose姿态估计算法提取人体骨骼关节点坐标,根据关节点坐标对人体骨架运动特征进行特征向量的构建;最后利用动态时间规整算法和KNN分类器完成动作识别和评价。经实验验证,该方法在自制数据集的8类太极拳动作以及KTH和Weizmann两个公开数据集中表现出良好的效果。具有一定实用价值。 相似文献
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以前许多文章曾介绍过一些基于手写体的书写人身份识别技术,其中多数都假设所写的文本是固定的。本文中,我们试图通过一种自动的不依赖文本的书写人识别听新颖算法,来消除这种假设,假定不同的人手写体存在明显的区别,我们采用一种综合方法,它基于纹理分析,每个人的手写体都被看成一种不同的纹理。原则上,我们可以采用任意一种标准的纹理识别算法(例如:多通道伽柏滤波器方法)。在对40名书写人的1000份测试文档的分类中,测试结果非常令人满意,识别率最高达到了96%。 相似文献
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心电图(ECG)信号因其具备易于监测、个体唯一性等特点在生物识别领域受到广泛关注.针对身份识别的准确性和实时性问题,给出一种快速鲁棒的、适用于微型化嵌入式平台的心电信号身份识别算法.首先,利用动态阈值法提取稳定波形用于快速生成心电模板样本和测试样本;然后,基于优化动态时间弯曲(DTW)法进行差异度计算得到识别结果;其次,考虑心电信号为非稳态时变信号,为保证模板数据与人体体征状况的一致性,对心电模板库进行动态更新管理以进一步提高识别准确性与鲁棒性.对MIT-BIH心律失常数据库和自建心电数据库的分析结果表明:所述算法的识别成功率最高达到98.6%;在安卓移动端,动态阈值与优化DTW法一次运算平均时间分别约为59.5 ms和26.0 ms,实时性能显著提高. 相似文献
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介绍一种基于新型小波听觉滤波器组的语音识别特征提取方法。按照人耳听觉临界频带带宽设计一组新型小波带通滤波器组,并详细计算给出构建新型小波滤波器所需要的尺度参数。采用SDA9000串行信号分析仪进行频谱分析,使用型号为MIC3000 Compact PCI Industrial Computer的LSP设备进行FPGA硬件仿真,使用协同神经网络进行模式识别,建立基于Matlab GUI的仿真界面,与高斯小波滤波器组模型所得仿真结果进行对比,从功率谱图和识别结果上进行分析,证明新型小波滤波器组具有更优的识别率和抗噪性。 相似文献
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全民安全意识的逐步提高使得智能监控设备遍布各大公共场所,行人重识别作为视频分析的关键技术之一,被广泛应用于智能安防、自动驾驶等领域。为了提高真实环境下跨摄像头行人检索的识别精度,提出一种基于注意力机制的行人重识别特征提取方法。在数据处理阶段,考虑不同训练数据量下识别效果存在差异的问题,对行人图片采用自动增强方法进行数据增强,以提高数据集规模。在特征提取阶段,将连接注意力模块与ResNet50残差网络相结合构成特征提取网络,提取显著性更强的行人特征。在损失优化阶段,采用三元组损失和圆损失对行人特征进行优化并完成距离度量,最终根据距离的远近得到行人排序结果。实验结果表明,在Market1501数据集上该方法的Rank-1值和mAP值分别达到95.90%和89.66%,在DukeMTMC-reID数据集上Rank-1值和mAP值分别达到91.16%和81.24%,在MSMT17数据集上Rank-1值和mAP值分别达到84.37%和62.73%,与现有经典行人重识别方法PCB、MGN、Pyramid、OSNet等相比,其网络识别性能评价指标均有明显提升。 相似文献
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针对真实环境中非重叠多摄像头的行人重识别受到不同摄像机场景、视角、光照等因素的影响导致行人重识别精度低的问题,提出一种基于注意力机制的行人重识别特征提取方法。首先,使用随机擦除法对输入的行人图像进行数据增强,提高网络的鲁棒性;然后,通过构建自上而下的注意力机制网络增强空间像素特征的显著性,并将注意力机制网络嵌入ResNet50网络提取整个行人的显著特征;最后,将整个行人的显著特征进行相似性度量并排序得到行人重识别的结果。该注意力机制的行人重识别特征提取方法在Market1501数据集上Rank1达到88.53%,平均精度均值(mAP)为70.70%;在DukeMTMC-reID数据集上Rank1达到77.33%,mAP为59.47%。所提方法在两大行人重识别数据集上性能都有明显提升,具有一定的应用价值。 相似文献
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基于HMM的步态身份识别 总被引:3,自引:0,他引:3
随着生物识别悄然兴起,生物识别技术逐渐成为新的身份识别技术。步态识别是生物特征识别技术的一个新兴子领域。文章就是将隐马尔可夫模型(HMM,HiddenMarkovModel)方法运用在步态身份识别中,并进行了其识别性能的研究。该文给出了一个基于HMM的步态身份识别方案,并进行了图像预处理,HMM参数训练和识别的研究,得出了一些有意义的结论。同时在中国科学院自动化研究所提供的CASIA步态数据库上进行了步态身份识别实验,实验结果表明:在侧面视角下采用此方法,具有较好的识别率。 相似文献
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本文在比较目前普遍采用的计算机病毒防御技术后,提出基于病毒行为动态识别的防御思想和方法。该方法不仅能识别同在常见 引导型,文件型和混合型病毒,而且还能识别多态性和插入型病毒等新型病毒。 相似文献