模式识别技术及其应用

模式识别技术及其应用（通用8篇）

模式识别技术及其应用 篇1

术中的应用

李同

中国人民公安大学 北京 102623

摘要 随着现代科学技术的不断发展，模式识别技术成为以数学及计算机信息技术为基础的新生现代科技，现已被应用到医疗、军事等多方面领域，特别是在公安系统刑事科学技术领域得到了广泛应用。总结模式识别技术处理问题的基本原理和常见识别方式，探讨模式识别技术在刑事科学技术中的应用。关键词 模式识别技术；刑事科学技术；生物识别

存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式(pattern)。而针对现代信息科技的狭义领域内，模式可以说是为了能让计算机执行和完成分类识别任务，通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息。从这些大量的信息及数据出发，模式识别(Pattern Recognition)便是用计算机实现人对各种事物或现象的分析,描述,判断,识别的过程。模式识别技术的发展是从1929年G.Tauschek发明数字阅读机开始的，直到20世纪70年代，一些发达国家开始将模式识别应用到刑事侦查部门[1]。随着科技的不断进步，模式识别在刑事科学技术方面的应用越来越广泛，发挥的作用也越来越大，从某种意义上说模式识别促进了侦查和刑事技术手段的发展。

一、模式识别系统

模式识别是解决如何利用计算机对样本进行模式识别，并对这些样本进行分类。执行模式识别的计算机系统被称为模式识别系统。一个完整的模式识别系统，由数据获取、预处理、特征提取、分类决策和分类器设计5部分组成。可以分为上下两部分：上半部分完成未知类别模式的分类；下半部分完成分类器的设计训练过程。

（一）数据获取及预处理

数据获取是通过传感器，将光或声音等信息转化为计算机能够识别的电信息 的过程。为了更准确有效的读取信息，对由于信息获取装置或其他因素所造成的信息退化现象进行复原、去噪，从而加强信息的利用率，这个过程就是预处理。

（二）特征提取

由于数据获取部分所获得的原始信息数据量相当庞大，为了将这种维数较高的模式空间转换为维数较低的特征空间，从而实现分类识别，得到最能反映分类本质特征的向量，这个对特征进行抽取和选择的过程即为特征提取。

（三）分类器设计和分类决策

分类器设计的主要功能是通过训练来确定判决规则，它属于训练过程的一部分，其主要目的就是针对训练样本来按其判决的规则进行分类，以建立错误率最低的标准库。分类决策便是以分类器设计所建立的标准库为标准对特征空间的待识别对象进行分类，这样不仅能够使错误识别率降到最低，还能极大的提高数据利用率，最大程度的减少客观的信息损失。

二、模式识别在刑事科学技术中的应用

近几年，作为新生现代科技手段，模式识别技术被广泛应用于生活中的各个领域，如：字符识别、医疗诊断、遥感控图、环境监测、语音识别和产品检测等。模式识别技术极大的提高了人们的工作和生活质量，不断推动着社会的发展。在刑事科学技术方面，模式识别已经处于举足轻重的地位，特别是在指纹识别、人脸识别、虹膜识别等生物识别技术方面极大的提高了刑事侦查水平，为寻找犯罪证据和破获案件提供了强有力的技术手段支持，促进了刑事科学技术现代化建设。

（一）指纹识别

由于指纹具有唯一性、方便性和终身不变性，我国早在两千年前就曾使用指纹来破案。替代了传统的人工识别指纹的方法，指纹识别技术[2]已成为目前刑事侦查部门进行认定识别工作的主流技术，同时也是证据鉴定和侦查破案的有力保障。

如在20年前漳州商业大厦电梯杀人一案中，现场的线索少之又少，唯一有价值的线索是民警通过仔细勘查所提取到的一枚残缺指纹。在当时指纹识别技术还未完全成熟的年代，仅仅通过这枚残缺指纹找到凶手是相当困难的。然而，随着指纹识别技术的成熟，这件在当时看来无法破解的谜案，却在2011年全国公

安系统的“清网行动”中发现08年嫌疑人于上海斗殴的指纹与95年杀人案的残缺指纹认定同一。20年前的谜案被轻松告破，嫌疑人蔡某伟终被缉拿归案。

指纹识别系统是一个典型的模式识别系统，其主要分为指纹数据获取、指纹区域分割、指纹图像预处理、特征提取和匹配五个过程。凭借着可靠性强、速度快、操作简便等优点，指纹识别技术将继续作为刑事科学技术里进行生物识别的主要技术手段不断成熟发展。但是，小几率的错误识别和模糊难成像等问题仍是指纹识别技术进行改进需要考虑的首要问题。

（二）人脸识别

人脸识别是目前模式识别领域中被广泛研究的热门课题，相比传统的身份识别方式，人脸识别凭借着其身具有的安全性、保密性和方便性等优势，在近几年来得到了飞速发展并广泛应用于社会中的安全和经济领域[3]。目前，人脸识别技术已经成为刑事科学技术工作中较为成熟的鉴定技术之一，在刑事侦查实际工作中，人脸识别技术落实到身份认证、视频监控、视频资料分析等具体工作上，使得在进行布控排查、人像识别、犯罪嫌疑人认定以及门禁等方面都得到了良好的应用效果。

如在09年的郑州市特大抢劫杀人案中，人脸识别技术就发挥了高效的作用：2009年3月17日下午，郑州市金水区紫荆山路繁华路段发生一起特大入室抢劫杀人案，由于现场线索较少，案件的侦破一度陷入僵局。唯一的一段有价值的监控录像，是嫌疑人闪过的一个侧面照，而且很模糊。通过清大维森人脸识别比对系统小图像重建功能，对模糊的犯罪嫌疑人影像，进行了还原重建，最终锁定了大同籍男子次全为重点嫌疑对象。2012年12月29日，专案组民警在大同市将次全抓获，案件成功告破。此外，在近几年的南京“2.8” 贩毒团伙案、武汉“4.15”特大入室盗窃案等重要案件中，人脸识别相关技术都实现了快速认定犯罪嫌疑人身份的工作，是案件迅速告破。

人脸识别的原理实际就是首先采集人脸图像，经过预处理和特征选取单元处理后，再与子空间的训练和测试图像相比对，进而选择距离函数进行识别的模式识别过程，目前主要由基于整体计算的识别和基于局部特征的识别两种方法以及Ada boost和PCA等计算方法。但是，由于人脸识别率受多方面影响、采集图像一般较为模糊等诸多问题还没有得到良好的解决，人脸识别至今仍是在刑事科学技术领域内的一个具有挑战性的研究方向。

（三）虹膜识别

在一些科幻电影和电视节目剧情中，我们时常看到通过扫描眼球进行身份识别的画面，这就是虹膜识别技术。如今，虹膜识别技术已不再是幻想，从1993年第一个高性能的自动虹膜识别原型系统诞生开始，虹膜识别技术开始逐渐走进人们的生活。

虹膜是位于瞳孔和巩膜之间的圆环状组织，它具有斑点、细丝、条纹等丰富而各不相同的细节纹理图案。并且，一个人的虹膜在胎儿时期发育成熟后将终生不变，其本身具有高度的唯一性和稳定性，使它成为一种安全性极高的人体生物特征。因此，利用虹膜进行人身鉴的虹膜识别技术应运而生。

虹膜识别技术的基本操作流程同模式识别的基本流程大致相同，首先使用特殊的取像设备对人的整个眼部进行扫描拍摄并储存，然后对所记录的图像信息进行预处理，此过程通常包括虹膜定位、虹膜图像归一化、图像增强三个部分，也是难度较大的一个环节。得到质量较高的图像信息后，计算机将对处理过的图像进行特征分析，并将特征点进行编码，进而实现最后的编码匹配，实现人身的认定工作。

在模式识别领域内，虹膜识别被认为是二十一世纪最具有发展前景的生物鉴定技术，这不仅仅归结于虹膜简单的唯一性的特点。比如，与指纹识别相比，虹膜识别还有非侵犯性、活体验证等特性；和语音、人脸等非接触式身份鉴别的方法相比，虹膜具有更高的准确性[4]。只是，由于虹膜识别设备复杂，扫描距离短，图像处理设备的处理效果不佳，以及广大民众心理上还未能认识其安全保障，目前，虹膜识别技术还处于开发和研究阶段。相信在不久的将来，虹膜识别这种技术会为我们带来侦查破案极大帮助，也会开辟一个生物识别领域的革命新时代。

三、模式识别在刑事科学技术的未来发展和展望

随着信息科学技术的不断发展和大力推进，模式识别技术已经渗透进了人们日常生活, 如教育、通信、医疗等等[5]。我们已经亲眼目睹和切身体会到了以模式识别为基础的人工智能技术给日常生活带来的深刻变化,它使得我们周围无处不在的计算机系统具有灵活而友好的多种智能用户界面,使计算机和人的交流更为容易和自然。这就标示着在未来的刑事科学技术领域里，更加准确、智能、快速、便捷的刑事侦查和鉴定识别的技术手段将会不断创新和完善，这将成为实现未来社会更高的破案率和更低的犯罪率的基础，同时也是使人们的生活也会变得

更加安全、和谐的保障。

未来的时代，将会是信息科技的时代，是人工智能的时代，是计算机的模式识别活动替代人类活动来高效完成工作的时代。模式识别技术的不断发展将会给刑事科学技术带来更多的应用前景，也标志着刑事科学技术的现代化建设，将会随着模式识别发展的步伐登上一个全新的高度，为未来的打击犯罪和维护正义增添新的利剑！

参考文献

[1]贾铁军，李锦.人工智能在刑事技术中的应用[J].刑事技术,2002，（6）56-60.[2]杨宏林，吴陈.指纹识别方法综述[J].华东船舶工业学院学报，2003,17（3）[3]周激流.人脸识别理论研究进展[J].计算机辅助设计与图形学学报，1999，11 [4] 王川, 汪超, 司玉林, 等.基于TMS320DM6446和TVP5158的虹膜识别系统[J].数据采集与处理, 2012(6).[维普] [5] 赵志宇.模式识别系统的工作原理及发展趋势[J].科技风, 2010

作者简介:李同(1994-)，男，山东临沂人，中国人民公安大学2013级刑事科学技术专业本科生。

邮寄地址：北京市大兴区黄亦路中国人民公安大学（团河校区）邮编：102623 收件人：李同

模式识别技术及其应用 篇2

随着互联网的飞速发展,网络信息安全[1]与对抗已经成为网络信息时代的一个至关重要的问题。为了能够准确地对网络上的内容进行监控,就需要搞清楚网络上传输的数据包协议类型,但在目前,TCP/IP协议体系下的网络中,若要弄清楚数据包的协议类型,就必须要能够准确地识别数据包的应用层协议类型。而传统的采用端口的协议识别[2]对于采用动态端口进行通信却力所不能及,由于模式匹配算法检测原理简单易实现、实时性好、准确率高而备受广大软件爱好者喜爱,且技术上已经相对成熟,在协议识别领域得到了广泛应用,基于以上分析,本文重点讨论多模式匹配算法,以及其改进算法在协议识别中的应用,并分析模式匹配算法的今后研究方向。

1 模式匹配算法

单模式匹配算法是指在文本串中一次只对一个模式进行匹配;多模式匹配算法则可同时对多个模式进行匹配,在很大程度上提高了匹配效率,且多模式匹配算法同样也适用于单模式的情况。

1.1 单模式匹配算法

常用的单模式匹配算法有BF算法、KMP算法、BM算法[3],下面简要分析这几种算法。

BF算法是最早最简单的单模匹配算法,其特点是直观、简单,但涉及多次回溯,算法效率极低。

无需回溯指示文本串的指针是KMP算法的最大优势,其充分利用部分已匹配字符,将模式串尽可能向右滑动一段距离。但KMP算法存在着重复比较的缺陷。

BM算法基本思想是先对模式串进行预处理,当存在不匹配时,通过采用坏字符规则和好后缀规则,来计算模式串的偏移值,取两者中的较大值,实现跳跃式的遍历匹配。BM算法在单模式匹配中效率很高,但BM算法使用了两个数组,预处理开销大,计算两个偏移量的过程也很复杂。

针对单模式匹配算法,假如要匹配多个模式,则有几个模式,那么就需要进行几趟遍历,在效率上是很低的。而多模式匹配算法一次遍历则可匹配出多个模式,因此,根据多模式匹配算法所占有的优势,将其应用于协议识别中。

1.2 AC多模式匹配算法

AC算法[4]是基于应用层报文内容实时分析的核心算法。这种简单有效的算法用来在一串文本中确定给定的一组关键字在文本中发生的频度,它具有匹配速度快、占用CPU少、适合海量数据的网络环境等优点。

AC算法的基本思想是在处理阶段分别建立3个函数,即转向函数(goto)、失效函数(fail)以及输出函数(output),由此形成一个树型有限自动机;在搜索查找阶段,互相交叉使用以上3个函数,然后进行扫描文本,可定位出关键字在文本中的所有出现位置。

算法描述:构造P={P1,P2,…,Pk}对应的k树。首先,从唯一的根节点开始;然后,通过添加一条从根节点出发的路径的方式,依次插入每一个模式Pi。新的节点和边被插入到K树中,以致产生了一条能拼写出关键字Pi的路径。在路径的终点存储Pi的标识i,关键字Pi会被添加到输出函数中。

1.2.1 生成树型有限自动机

例如,模式集{at,ater,eat,a&e}的树型有限自动机,转向函数goto如图1所示。

失效函数fail和输出函数output如表1所示。

1.2.2 生成确定有限自动机

由以上3个函数生成的状态树为不确定有限状态机(NFA),当发现匹配失败后,需要通过fail函数来完成状态跳转,使用确定有限状态机(DFA),通过合并fail函数和goto函数,生成新DFA。利用这个确定的有穷自动机可以减少状态转移的次数,使得效率得到一定的提高。例如在状态1下输入字符e:NFA中,首先跳转至状态0,再在0状态下输入字符e,跳转至状态5,需查询2次状态表;DFA中,直接跳转至状态5,仅需查询1次状态表即可。

2 AC多模式匹配算法的改进

由于AC算法不能实现跳跃式搜索,研究者据此提出了多种基于AC的改进算法。Commentz-Walter提出一种结合AC和BM的算法(简称CW算法[5]),该算法将BM算法跳跃思想应用于多模式匹配中,匹配效率较高。Jang-Jong Fan和Keh-Yih Su Crochemore结合RF算法给出的Dawg-Match算法性能更优(简称Dawg算法[6]),王永成通过反向构建goto函数来实现模式匹配,该算法从右到左进行模式串比较,采取连续跳跃的思想,在匹配过程中尽可能跳过多的字符(简称Wang算法[7])。

另外针对AC算法对内存需求大的问题,研究者们也提出了多种快速和高效存储的优化算法,Norton[8]等提出了Banded-Row Forma(带状行格式)和Sparse-Row Format(稀疏行格式)的稀疏存储格式。Tuck等采用位图压缩和路径压缩方法来减小自动机内存消耗,改善了储存性能。但均可能不同程度地引起匹配性能的下降。

在存在短模式串的情况下,CW算法、Dawg算法以及Wang算法的匹配性能会急剧下降,平均每字符检查的次数骤然增加,比不上AC算法的效率。

针对这一问题,本文提出一种基于AC的多模式匹配改进算法,其关键技术在于它不仅利用匹配过程中的“坏字符”信息,尽可能跳跃更多的字符,还利用模式匹配的信息,增加跳跃的步长。本文的算法基于这样一个前提,短模式串比长模式串匹配概率更高,且以更高的概率优先命中。

2.1 预处理阶段

算法的预处理阶段包括构建模式串集合的AC状态机,以及跳跃表shift。

AC状态机是一个有限状态自动机(DFSA),可描述为(Q,δ,f,s0,T)。其中Q表示状态机中状态的有限集合,δ表示状态转移函数,f表示失配状态转移函数,s0表示初始状态,T表示匹配的状态。在具体实现中,可以通过消除”坏字符”回溯取消f,使得δ对任何输入的字符转移到非空状态(包括s0)。这样AC状态机简化为(Q,δ,s0,T),图2表示了一个模式集合P={aabbaa,bbaabb,abb,aa}对应的状态机,状态上方表示输出的模式集合output。

构建模式子集的shift表之前,首先按照模式串的长度将所有的模式分为L个相交的子集。给定P=p1,p2,…,pm,计算集合SL={distinct|pi|,1≤i≤m},有SL=L,则SL可进一步记为SL={l1,l2,…,l L}。令SL={pi,|pi|=l,1≤i≤m},显然有pi∈SL,pi≡l,且在预处理阶段pi的状态均是未匹配的。

令集合Setj={pi,|pi|≥lj,1≤i≤m},1≤j≤L,这样就得到了L个相交模式集合的子集,且Setj-Set1={|pi|=lj-1},2≤j≤L。从QS算法的描述可知坏字符qs Bc表定义为

式中:c∈Σ,p为任意模式串。而在多模式匹配算法情况下shift表可定义为

式中:c∈Σ,1≤j≤L。

设P={aabbaa,bbaabb,abb,aa},将P划分为{aab-baa,bbaabb},{aabbaa,bbaabb,abb,aa},{aabbaa,bbaabb,abb}3个子集,且最大跳跃值分别为3,4和7。

此外还需要将每一个存在output输出的状态做一个标记j,决定模式串属于哪一个Setj可以加快跳跃的判断。形式描述为{j,max(|output|)=lj},其中output为节点输出的模式串集合,如果使用链表存储的话,则output指向第一个模式串,output->next指向下一个模式串,直到next域指向NULL。具体实现可以规定|output|≥|output->next|≥…≥|ε|,则有max(|output|)=|output|。

设置所有存在output输出的节点所属的集合下标的算法采用了深度优先的遍历方式,其中δ为构建状态机后得到的状态转移函数。算法描述如下:

2.2 搜索阶段

搜索算法结合了AC算法和QS算法的技术。在QS算法中,比较窗口内比较次序可以是任意的,一旦发生了失配的情况,可根据左邻比较窗口的第一个字符决定下一个比较窗口跳跃的距离。本算法采用了由左往右的方式比较模式串,并依次读入字符实现AC状态的转移。

算法在比较的过程中,如果某个短模式的集合匹配成功,则使用在预处理中计算的新的shift表,可以预期字符跳跃距离将动态增加,并能以更高的匹配速度处理余下的文本串。算法描述如下,其中T表示目标文本串,size表示目标文本串的长度。

下面举例说明,如模式集合P={aabbaa,bbaabb,abb,aa},目标文本串T=aabbaxxxaabbaa。

第一个比较窗口初始大小为2,如图3所示。

直到遇到字符x,此时已匹配了{abb,aa},尚未匹配的模式集合为{aabbaa,bbaabb},窗口滑动shift[x,2]=8,且窗口动态增加到6,如图4所示。

比较一直到文本T结束,模式{aabbaa}被匹配。算法总共比较了12个字符。

3 实验分析

测试环境是编译器gcc version 4.1.2,优化开关全部打开,CPU Pentium III 800 MHz,内存为256 Mbyte,操作系统为Linux 2.6.40,测试文本T为30 Mbyte文本串。选取AC算法、去掉fail的AC算法、Wang算法、CW算法作为比较对象。

1)模式数量一定,模式长度的变化对匹配速度的影响如图5所示,图5中给出的模式数量固定为100个,可预先在模式集合中设置一些短模式串。

2)模式长度一定,模式个数的变化对匹配速度的影响如图6所示,图6中给出的模式长度固定为10 byte。

测试结果证明图5在模式集合中存在长度较短的模式情况时,本文的算法能够显著抵抗由此引起的性能衰减。图6验证了本算法随着模式个数的增加,匹配速度不会出现陡然恶化的情况。综合实验的结果,可以得出在大多数情况下本文的算法相比其他算法有最好的匹配速度,匹配效果不受模式数目的限制,抗短模式影响比较好。

4 多模式匹配在协议识别中的应用

通过对常见网络协议的特征进行分析或者查阅某应用层协议公开的RFC文档,提取出协议的特征信息,作为鉴别应用层协议网络数据流的标识。每种应用的分组中都携带有特定的报文信息,一般是几个字节长的固定字段,例如,SMTP协议报文中含有RCPT TO,MAIL等特征信息,根据此特征进行模式匹配,由此判断出该报文是属于哪种网络协议的应用。根据多模式匹配算法,对某种协议所具有的关键字建立一棵模式树,一个规则表示一个协议,一个规则对应一个模式集合,在文本串中通过模式匹配进行协议识别,当某个规则中的所有模式都被找到时,再继续检查报文是否满足其他如IP限制、端口限制等条件,只有这些都满足,才说明这个报文完全匹配这个规则。

5 小结

随着新的应用协议不断出现,需要不断改进模式匹配算法以提高其在协议识别中的准确性和高效性。本文主要提出了一种基于AC的多模式匹配改进算法,利用匹配过程中“坏字符”信息,尽可能跳跃更多的字符和模式匹配信息,动态增加跳跃的步长。这种算法能较好地抵抗短模式引起的性能衰减。本文的算法可以继续分析空间的复杂性,以及压缩状态转移表对性能的影响。

网络带宽的不断增加给网络安全技术带来巨大的挑战。协议识别作为网络安全技术的一个重点,提出了更高的要求。虽然协议识别可以采用很多技术,但模式匹配算法仍然是目前的主流协议识别技术。因此如何继续改进模式匹配来提高匹配速度,成为今后研究协议识别技术的一个关键,这里可以从以下几个方面着手:一是将各种模式匹配算法相结合;二是模式匹配算法与其他智能方法的结合;三是对模糊匹配的深入研究。

摘要：随着网络的高速发展,使得信息安全问题日益严峻,传统的很多协议识别技术已经无法应对不断出现的网络威胁,作为内容过滤和检测的关键技术之一,同时也是传统的字符串算法中被重点研究的对象之一,模式匹配算法成为当今研究热点。首先介绍了多种单模匹配算法及其存在的缺陷,然后在Aho-Corasick多模式匹配算法基础之上进行了改进,并将该算法应用于协议识别中,最后简单分析了协议识别中模式匹配算法未来的研究方向。

关键词：协议识别,单模式匹配,BM算法,AC多模式匹配,Wang算法

参考文献

[1]杨明,孙洪峰.信息与因特网络安全防范技术[J].电视技术,2003,27(1):30-32.

[2]陈亮,龚俭,徐选.应用层协议识别算法[J].计算机科学,2007,34(7):73-75.

[3]冉占军,姚全珠,王晓峰,等.模式匹配算法在入侵检测中的应用[J].现代电子技术,2009(2):63-67.

[4]AHO A C,CORASICK M J.Efficient string matching:an aid to biblio-graphic search[J].Communications of the ACM,1975,18(6):330-343.

[5]COMMENTZ-WALTER B.A string matching algorithm fast on the aver-age[C]//Proc.6th ICALP.[S.l.]:IEEE Press,1979:118-132.

[6]FAN J J,SU K Y.An efficient algorithm for matching multiple patterns[J].IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,1993,5(2):339-351.

[7]王永成,沈州,许一震.改进的多模式匹配算法[J].计算机研究与发展,2002,39(1):55-60.

模式识别技术及其应用 篇3

关键词：模板匹配技术；模板图像

中图分类号：TP391.4 文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2011) 05-0000-01

Template Matching Technology Study and License Plate Identification System Application

Chen Xian

(Sichuan Normal University Chengdu College,Chengdu611745,China)

Abstract:Template matching technology in image recognition system is a relatively simple and quick method,template matching technique is the unknown image and a standard to compare images to find out whether there is the same or similar.Identify the most similar word is its recognition of the result,the process is called "matching."

Keywords:Template matching technology;Template image

随着计算机技术的发展，计算机越来越智能话和自动化，文字是人类文明的源泉，生活中的文字随处可见，怎样才能使计算机能够通过图像自动的识别这些文字，是一个很有价值的研究课题。

模板匹配技术在字符识别方面有广泛的应用，模板匹配技术就是事先建立了标准的字符模板，然后用字符和标准版进行比较，计算出他的相似度，与某个模板相似度最高的即为识别字符。在字符识别中，模板匹配技术是一中最基本，也是最简单的技术，他被应用于手写识别、车牌识别等领域。

车牌自动识别系统，在交通方面有很重要的作用，通过对车牌的自动识别，可以很好的进行交通的管理，打击犯罪活动，同时减少了对于协管人员的工作强度，车牌自动识别系统已经成为世界上快速交通系统里不可缺少的一个成员，模板匹配技术在车牌识别系统中应用非常方便，国家的车牌都有着自己固定的模式，我国的车牌由汉字、字母、数字组成，相对于手写字符，车牌字符更加规范有统一的标准，因此，使用统一的模板匹配，识别的成功率更高，Hans A.利用荷兰车牌的特点，结合模板算法长处构造出了一些特殊的模板，取得了一定的效果，其全车牌识别正确率为92%以上。国内有一些专家也利用模板匹配技术开发了车牌识别系统，据报道其车牌的识别正确率高达97%以上，主要应用于收费站。

一、车牌识别系统在国内外的研究现状与发展

在国内外都有很多关于车牌识别方面的研究和报道。在国外车牌识别系统的研究工作开展的较早。例如由Yuntao Cui提出的一种车牌识别系统，在对车牌定位后，利用马尔科夫场对车牌的特征进行提取和二值化，其主要的工作是放在二值化上，从而对其样本的识别达到了高识别率。D.W.Tindail指出了利用车牌识别系统全天工作的重要意义，提出了在欧洲应用车牌识别系统的困难，因为在欧洲有十多个国家，而每一个国家又有各种各样的车牌。Luis开发的车牌识别系统全天识别率能达到90%以上，即使在天气不好的情况下也能达到70%，他的系统也主要应用在公路收费站。以上一些例子说明了国外在车牌识别方面已经取得了很好的成绩，但是我国的车牌与其他国家有着明显的不同，由于我国的车牌有了汉字的加入，是得识别方面更加的困难。

在车牌识别系统中对车牌字符识别是非常重要的。对车牌字符识别可以理解为是印刷体文字识别的范畴。人们早在五十年代时候就认识到印刷体字符识别的意义，开始了对其进行相应的研究，而在以后的三十多年中不断有一些不是很完善的软件出现。但美国IBM公司的Casey和Nagy是最早研究汉字识别的。他们在1996年发表了一篇关于汉字识别的文章，并用模板匹配法识别出了1000个汉字印刷体，是他们拉开了在世界范围内研究汉字识别的序幕。

二、模板匹配技术中用到的描述方法

模板匹配技术是模式识别的范畴，在模式识别中，被观测的对象称之为样品。如本文中的十个模板数字称为十个样品，我们要做的就是将样品的特征提取出来，然后运用这些特征于待匹配的字符进行对比，从而才能得出结果。由处于同一个特征空间的特征向量来表示模式的特征集，特征向量中的每个元素称为特征，其向量也因此称为特征向量。特征一般用小写字母 来表示。如果一个样品 有n个特征，则可把 看成一个n维列向量，该向量称为特征向量 ，记作：

（1）

抽取图像特征的目的是为了进行分类和识别图像。也就是把图像变成了n维空间的一个向量，实际上就是把图像看成n维空间中的一个点，这样有利于从几何上考虑问题，计算上也比较方便。

如果一个对象的特征观察值为{x1，x2，…，xn}，它可构成一个n维的特征向量值X，即X={x1，x2，…，xn}T，式中x1，x2，…，xn为特征向量X的各个分量。在对模式识别过程中，要对许多具体的对象进行测量，以获得大量的观测值，其中有均值、方差、协方差与协方差矩阵。

（一）均值。N 个样品的均值可表示为：

（2）

其中 是第i 个特征的平均值，

（3）

（二）方差。方差是用来描述一批数的分散程度，第i个特征的N个数的方差公式是： （4）

（三）协方差与协方差矩阵。在N个样品中，第i个特征和第j个特征之间的协方差定义为：

（5）

对于同一批样品来说，很显然有：

如果一批样品有n个特征x1，x2，…，xn。求出没两个特征的协方差，总共得到n2个值，将这n2个值排列成以下的n维方阵，称为协方差矩阵：

（6）

协方差矩阵是对称矩阵，而且主对角线元素sij就是特征xi的方差si2，i=1，2，3，…，n。

参考文献：

[1]刑向华,顾国华.基于模板匹配和特征点匹配相结合的快速车牌识别方法[J].光电子技术,2003,12:268-270

人脸识别技术应用在铁路系统 篇4

由于铁路系统部门众多、地点分散，现场环境复杂，日常维护非常困难。随着铁路系统信息化改革的不断深入，智能人脸识别技术已经广泛的应用在铁路系统。本铁路人脸识别技术监控方案可让操作员和各部门领导可利用铁路系统现有的计算机网络和办公微机，在调度中心或者当地机务段实现对全部监控现场或者当地的道口，车站和铁路沿线环境的监控，大大减轻日常人员巡视的工作量，便于及时发现危险隐患，保障安全运行。

智能人脸识别技术的功能，主要体现在以下几个方面：

1.通过智能人脸识别技术能及时了解站内的人流量（高、中、低），另外根据客户需求还可以增加计数功能，对站内的进出人员进行统计。

2.站内轨道检测，对于铁轨上的异常物体或人员跳入铁轨现象检测，如发现情况，及时报警。3.站台安全线功能，对于一些候车乘客候车不守规，跨越安全线候车，现场警告。4.路段检测，对于非法人员盗窃铁轨或破坏轨道设施先行检测。5.站内出现突然加速和倒地现象检测。6.与铁路其它系统配合使用，实现无缝整合。

其它监控的功能，主要是前段使用摄像机或云台和编码器配合使用，实现数字化传输和存储。主要监控一般性场所。

华天成人脸识别技术功能特点： 1.监视和录像功能

利用安装在监视目标区域的摄像机对生产设备和环境进行监控和录像，并将被监视目标的动态图像传输到监控中心，监控中心可通过网络控制实现对监控主机的各种控制。

监控中心、铁路站运行维护人员通过业务台或监控主机对站内监控范围的目标区域中设备或现场进行监视，同时在业务台或监控主机上完成对前端设备的控制（左右、上下、远近景、调焦等），画面切换的控制和录像控制。

监控中心可通过系统的浏览功能查看监控中心或下属的管理的录像或图片。

2．报警功能

报警类别：消防报警、防盗报警、动态检测、智能分析报警系统实现告警录像，同时传送报警信息和相关图像至监控中心，并自动在地理区域图上或相关表格进行提示，显示报警的内容和具体位置。

系统告警时能联动相关设备，如灯光、警笛等。当发生报警时，能把报警信息发送到指定的移动电话上。

3．控制功能

对系统被授权的用户，可以进行对应权限的操作（设备和系统设置、云台控制等）。如被授权的网上任一操作人员能对任一摄像点进行控制，实现对摄像机视角、方位、焦距、光圈、景深的调整，进行云台的预置和控制。

射频识别技术在酒类防伪中的应用 篇5

近年来由于改革开放以及中国加入世贸组织的影响，我国的酿酒行业在技术以及新品的研发上有了长足发展。酒类产品的制作工艺以及产销量也在不断提高。具不完全统计，截止2010年底酒类行业的工业总产值已经突破2千亿元，其中白酒占总产值的65%红酒占到了总产值的30%以上，但是由于酒类市场的不断发展壮大，使越来越多的不法分子看到其中所存在的巨大利益，假冒伪劣的酒类制品屡禁不止极大地破坏了市场环境，对企业造成了巨大的经济损失也严重影响了人们的身体健康与生命安全。在这种情况之下我们迫切需要一种新的防伪管理技术来有效制止假冒劣质酒在市场的流通，建立起监管追溯一条龙的运营模式。而射频识别技术(RFID)可以有效的解决这一难题，该技术的优点在于为每一瓶酒加装一个独一无二的电子身份证。从原产品的种植，仓储，物流运输，到经销商的信息进行全面的记录并提供查询服务，建立起生命链防伪溯源管理从根本上杜绝假酒的产生。

一、酒类防伪现状以及存在的问题 我国大小酒制品企业30000多家，但是真正获取生产许可的只有不到1万家，而在2005年的酒类生产资格调查中显示通过率仅为百分之15%，这说明中小企业假冒伪劣侵权行为严重，并潜在食品安全性问题。此现象发生的原因是因为行业经营比较集中，传统名优酒类品牌知名度高，但行业防伪手段落后，使得不法分子选择对高端酒类造假成为其快速谋取暴利的手段。据《北京晨报》2010年12月23日报道，河北昌黎县周边少数葡萄酒厂家生产假冒伪劣葡萄酒，傍名牌一条龙造假行为尤为猖獗，给当地的知名葡萄酒企业造成了严重的影响，一瓶成本几块钱的酒经过灌装，贴牌，包装后就成了知名品牌的酒，价格也翻了十几倍。尽管各知名酒商不断进行防伪措施的更新换代，但归根结底造成此类原因的问题在于以下三方面：一是大酒厂防伪手段落后；二是标签贴装工艺简单容易造假(通过标签生产商，回收等)；三是标签可识别性差，消费者不能判断标签真伪。现有酒类商品防伪手段主要分为：数码防伪(短信防伪)，光学防伪，化学油墨防伪，条形码防伪，包装防伪等。这些防伪手段在制作商具备一定的科技含量，但都存在相似的缺点即；防伪信息肉眼可见。包装和防伪标签可被回收再利用或被仿制。而且仿制的产品其外观特征与原包装几乎相同，消费者能难辨别真伪。所以需要研发一种新型防伪技术改善这些存在的问题，提高企业的防伪管理水平。

二、国内外酒类RFID技术的发展现状及应用情况(一)RFID射频识别技术及工作原理：

RFID(RadioFrequencyIdentification)是一种无线射频识别技术，它是自动识别技术的一种。从概念上来讲，RFID类似于条码扫描，对于条码技术而言，它是将已编码的条形码附着于目标物并使用专用的扫描读写器利用光信号将信息由条形磁传送到扫描读写器；而RFID则使用专用的RFID读写器及专门的可附着于目标物的RFID标签，利用频率信号将信息由RFID标签传送至RFID读写器。RFID系统组成如下图所示。标签进入磁场后，接收解读器发出的射频信号，凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息(PassiveTag，无源标签或被动标签)，或者主动发送某一频率的信号(ActiveTag，有源标签或主动标签)；解读器读取信息并解码后，送至中央信息系统进行有关数据处理。

(二)国外RFID发展现状

美国早在1970年酒开始了RFID的民用化推广，1980年末美国与欧洲的很多家公司开始生产RFID电子标签，如今RFID技术已被光放应用到各个领域，如门禁管理，城市一卡通，物流管理追溯等。2006年初美国的EJGallo葡萄酒公司率先应用了RFID标签，他的主要目的是进行大范围的仓储盘点以及货物运输，但随着市场的不断发展扩大，这种技术逐渐被运用于酒类的溯源防伪领域。近年来德国的伏特加假酒案，印度假酒案致143人甲醇中毒死亡案等不断涌现，在这种情况之下大部分国外知名酒商纷纷采用了RFID射频监测手段来进行有效的监管。直至2010年初RFID酒类溯源技术已经推广到了欧洲9个国家以及美国，印度等国。知名酒商如Jebson&Co，WolfBlassYellowLabelCabernetSauvignon等都率先采用这种技术。

(三)国内RFID发展现状

RFID技术在国内的应用还不是很广泛，只有部分领域使用了这种技术，如公交一卡通，邮政包裹，二代身份证等，并且功能及作用范围十分有限。2006年科技部等15部委发布《中国射频识别技术政策白皮书》指出RFID产业将成为国民经济的新增长点，并在重大项目尅申请指南中强调：在“十一五”期间大力发展射频识别技术。我国酒类制品造假由来已久，早在1994年山西溯州假酒案造成十几人中毒死亡，使与本案无关的中国四大名酒之首山西汾酒从行业第一(“汾老大”)跌落20名以外，十余年不能恢复元气。当今假烟假酒盛行已是公开的事实。市场盛传茅台真假比例为1：9，五粮液真假比例为1：3，洋河真假比例为1：1，等等。这些是无法统计无法验证的。2009年末为响应国家对于食品安全朔源的管理要求和提升行业品牌形象，五粮液、茅台、双钩、泸州老窖纷纷开始尝试应用RFID技术进行防伪管理，但由于方案设计不够成熟成本以及成本过高等原因，其实无法大力推广使用。

三、RFID酒类防伪追溯管理解决方案

(一)防伪需求分析

1.产品假冒：今年来各个知名白，红酒厂家均被假冒伪劣产品所困扰，年损失几千万，使用的防伪技术老旧无法从源头解决根本问题。2.消费者对商品信息的需求：消费者需要了解酒的质量，是否假冒，以及产地，生产厂家，生产日期，品种，等级是否与实务相符以及酒的原料成分，生长环境，制作工艺，文化内涵等。3.生产企业对防伪信息的需求：需要做到高度可靠，难以伪造，保证物流过程产品安全等。4.流通企业对产品信息的需求：做到使用方便，操作简单，防伪及产品质量安全信息能够快速查询，投入的设施和费用企业能够承担。5.政府监管部门对信息的需求：酒类流通监管，结合管理制度建立产品履历管理体系，产品检验及鉴定信息等。

(二)项目可行性分析

选择有市场基础和雄厚实力并且迫切需要此类技术进行产品完善工作的昌黎葡萄酒公司为试点，建立基于RFID技术的酒类防伪综合示范的标准化基地，从酒的整个生产流程推行基于RFID技术的酒类防伪示范工程，开展酒类防伪综合应用试点，项目运营成熟后在逐渐推广到其他酒类企业。目前，酒类防伪系统在国内市场还处于导入期，需要广泛的宣传以及政府的支持。通过研究RFID在酒类防伪溯源中的应用，提出低成本合理化的RFID技术解决方案，实现RFID技术在酒类行业的推广，形成行业应用标准，带动我国RFID技术产业化的发展，同时也宣传了酒类防伪溯源的离你那，推动了传统名优白酒产业在“十一五”的健康发展，有利于出尽白酒产业向名优白酒方向的发展。在技术方面，传统的酒类防伪溯源技术存在着很多缺陷，如记载信息量太小，不能完整的记录涉及的所有信息，信息只读不支持写入，识读范围小，容易损坏，不能适应潮湿的环境等。而RFID则基于无线射频技术，可以完成对于标签内容的识读与数据集成，可以记载大量的商品物流信息等，并且可读可写式的记录方式可以有效的做到产品的追溯工作能够及时发现存在的问题。此外，RFID标签具有使用寿命长，安全性高，对环境要求低等优点，拥有条形码不具备的防水，防磁，耐高温等性能。近年来RFID技术发展迅速，我国的铁路，公交，邮政，物流，烟草，医药，公安等诸多行业都已经使用了RFID技术。由于其技术给人带来极大地方便，并且随着价格的下降技术的完善，RFID技术正向日常生活工作的各个方面快速渗透。RFID的普及为基于RFID技术的酒类防伪系统研究提供了基础，通过研究RFID在酒类防伪系统中的技术应用，有助于探索酒类防伪标准中的关键技术标准规范，加快创新，推动RFID产业发展。企业方面，基于RFID技术的酒类防伪追溯系统可以帮助企业实现标准化的防伪规范和防伪操作流程，能够利用RFID技术优势实现自动数据采集提高工作效率，帮助企业提高监管生产能力，扩展品牌质量优势。我国是酒制品生产大国，酒类企业众多，基于RFID的防伪溯源技术拥有广阔的市场前景。

消费者方面，消费者对于酒类的质量，卫生情况有着越来越高的要求。RFID酒类溯源防伪能够提供给消费者一系列的酒类信息并且保证酒品的安全，并能消费者对于酒的知情权和选择权，使消费者购买的更放心。(三)总体方案 1.方案概述 在竞争日益加剧的今天，产品质量已经关乎到企业的生死，是每个企业都不能忽视的问题，企业必须加快技术革新，采用先进的工艺技术，加强产品质量监管，增强国内外市场竞争力，减少投入，不断提高经济效益。质量管理对于企业是非常现实的需求，在实现质量的过程中，质量追踪起着重要的作用。系统覆盖了从生产至出入库至市场查询等流通环节，具有很高的完整性和灵活性。其与物流系统结合后，将具有强大的防伪防窜和全方位的追踪溯源功能。该系统采用自动化技术，自动识别技术以及信息加密技术，给每件产品赋予唯一的身份标签，通过在生产过程中进行产品赋码及对流通销售信息的监管，实现对每件酒类产品的物流，信息流进行监督管理和控制。方案以RFID技术为数据管理手段，对企业生产分销等环节的作业过程进行自动识别实现信息化管理，以确保业务过程中对各种对象管理的正确性，准确性。信息化建设主要针对防伪，溯源管理，仓库管理，分销管理，流向追溯无方面开实施。在商品防伪领域内，防伪技术是保护消费者权益和企业利益的重要技术。然而目前市场上的防伪产品采用的防伪技术绝大部分仍然是纸质材料，这些材料和技术容易被复制和替换不能起到其应有的作用，而RFID芯片内容无法被仿制。在生产环节中提前将RFID标签标签初始化并关联到相应的生产任务中，生产时将RFID标签缝制在红酒内，为以后的业务过程打下数据基础。生产环节根据企业需要还应对圆脸的采购，加工，生产的工序，公式等进行相应的管理。仓库管理除了基本的入库，盘点管理外，还应明确货区货位，对产品的销售周期，库存成本，库龄周期，库存属性，库内业务效率等做相应的分析管理。分销环节中使用定制的线体对大型仓库的出入库数据进行采集，门店应用无线终端进行收发货操作。以此来实现总公司到分公司到代理商，加盟店店的数据共享。当企业的管理平台搭建成功后，就可以对从生产到销售终端的质量追溯，防伪防串，渠道优化整合等出具管理依据。2．整体技术方案 由上图所示该系统架构分为五部分组成：接入层；数据层；服务层；应用层；表示层。

(1)接入层：主要的作用是通过读写器，传感器，无线网络等设备采集相关射频信号数据并发送这些数据层进行下一步操作。

(2)数据层：包括单位信息，产品数据，容器信息，事件信息等，并把这些信息发送到服务层进行解码转换等工作。

(3)服务层：包括注册编码解析，RFID信息服务，RFID发现服务，异常处理服务等，其作用是通过特定的编码解析把射频数据转换为数字数据并储存到中心服务器中以备后续调用；此外通过数据的交互可对RFID设备的运行请款进行管理，并能处理发生的问题。

(4)应用层：包括采购管理，生产管理，物流管理，质量管理，跟踪追溯等应用系统。这些管理系统跟服务层的中央数据库相连并调用数据库中的数据，了解事实储存的信息进行生产，物流仓储等方面的管理。

(5)表示层：是企业网站和相关部门的网站入口，现有的企业ERP或信息系统可以在应用层通过接口集成。使各个监管部门可以有效的进行管理并执行检查的工作。

此整体技术方案目的是通过RFID电子标签的特性把酒类防伪应用中遇到的防伪技术仿造问题解决，彻底解决防伪标签防伪码被再利用的问题通过防止回收使用的电子标签封转技术解决，解决电子标签在酒类瓶装封装环境下的自动写入，可识读适应性问题，解决酒类产品全程追踪溯源问题。在产品出现问题的情况下可以快速找到出问题的环节。3.流程设计思路

系统在一台服务器的平台上运行，其功能主要由五个模块组成：单件酒类防伪管理模块；酒类跟踪管理模块；自动化生产管理模块；酒类仓库管理模块；酒类物流管理模块。追溯体系包含如下环节：

(1)原料储存环节：原料库RFID分类管理，先进先出，原料等级分区。(2)生产管理环节：生产线赋予每瓶酒RFID标签并进行生产工位计件。(3)成品中心库管理环节：生产完的酒瓶通过RFID自动感应上传入库信息；并实现库存酒RFID手持机快速盘点

(4)异地库管理环节：异地库可通过RFID手持PDA进行收货，确认货物是否完整被调换过，从何处发货等。

(5)经销商管理环节：经销商通过RFID手持PDA可查到此货物的发货运输信息。

(6)终端用户管理环节：终端客户通过RFID终端查询机可以查到每瓶酒的原料生产过程，仓储，物流，经销商所有信息，起到全程追溯的作用。4.应用方案(1)防伪瓶盖的设计：瓶盖的内嵌RFID电子标签与瓶盖的热塑膜封口相连，当撕开热塑膜封口后机械结构会把RFID芯片破坏从而达到开盖即损，无法回收的效果。

(2)电子标签数据信息

EPC编码结构标准包括：EPC-64，EPC-96，EPC-256。考虑到酒类产品出货量为中等，选择64b进行EPCID编码。现有条形码的主要数据信息为商品身份，其他包括生产厂家、产地、规格、生产日期等。EPC标签存储的信息要远大于条形码，但数据信息影响标签的读取速度，用RFID防伪是根据EPCID码进行数据库的检索操作，射频标签的数据格式关键在数据库的检索码DSC(DataSearchedCode)。出于上述考虑，酒类EPC标签数据信息设计为APC+PTC+ATC+UID，每块分配16b数据，也可根据需要分配。其中，APC为生产厂家代码，PTC为产品类型代码，ATC为产地、生产日期，UID为单个产品的惟一序列标识码。主要技术指标： 工作频率：925MHZ 适用温度：-40°至150° 通信速率：≥260kbps 存储容量：≥512kbits 康液体环境(3)防伪识别器

防伪识别器是检测产品真伪的终端设备，可以通过视频显示消费者需要的真伪信息。其主要分布在各大酒类销售场所，超市街头等，消费者可以很容易找到。(4)防伪识别器硬件架构：

读写器，用来读取酒类EPC标签信息并传送到处理平台。

工业计算机(IndustryComputer，IC)，实现数据处理、传送、查询、显示。中间件，转换不同标准读写器和防伪识别器的连接 图6.防伪识别器硬件架构(5)防伪识别器软件架构：

读写器控制模块：发送读写器控制指令实现射频标签的数据读取与传输。用户操作平台的搭建：提供完善直观的界面，操作简单，可快速查询酒类信息。

产品数据库：管理酒类产品的信息查新，更新，删除。数据传输：负责与监管中心进行数据交换。(6)主要技术指标：

工作频率：925MHZ 通信协议：ISO180006C 输出功率：+20dBm-+30dbm 调制方式：100%ASK调制 最远读取距离：3米，最远写入距离：0.5米

多标签读取速率：≥300个每秒 工作温度：-20°至60° 酒类产品生命周期流程追踪设计

(1)黏贴射频电子标签：通过自动化的方法在产品的相应位置放置RFID防伪射频标签。

(2)生产线上安装固定式读写设备，向标签内写入数据，并自动记录该信息酒类在包装生产线的末端放置有读写设备，电子标签通过读写区域时，读写器自动读出标签ID号，并写入酒类的EPC代码，同时在用户数据区内写入其他信息如产品下线时间等；同时，读写器可以根据一定的算法为每一个标签设定不同的访问密码，防止有人企图修改标签内部的数据。另外，服务器记录该标签信息，为每瓶酒建立档案以便查询。完成数据写入工作后将酒类装入包装箱准备入库。(3)仓储管理:在每瓶出产的酒的瓶颈上运用EPC的电子标签，记录摆放位置、产品类別、日期等数据；而透过在酒瓶上的标签，则可根据每个产品特有的编码，随時掌握货品状态、包括温度是否适合、酒的质量情况等，以便仓储管理，也能立即了解需要补货的项目，方便于缺货管理。而且在退换货的情况时只要倒入系统里，便可以对数据进行修改。

(4)配送物流管理：通过RFID读取包装箱上的标签数据进行快色货物盘点，了解货物种类并进一步录入数据，如配送地点配送时间及配送的酒类数量等。(5)经销商、零售商配备手持机检验酒的真伪：在消费者购买酒类产品时零售商用手持机当场检验酒类的真伪，如果可以顺利读到数据，表明该瓶酒是真酒，如果不能读出标签内数据，消费者可以拒绝购买。以此方式可以从源头上杜绝假酒的产生。电子标签不可能做到重复利用，可以排除不法分子回收旧酒盒后，将电子标签拆下再次使用冒充真酒的可能；此外，假酒生产厂商伪造仿冒RFID系统的代价太过于高昂基本不可能实现。

四、结语

模式识别技术及其应用 篇6

载荷识别技术在火箭推力偏心测试中的应用

目的研究将载荷识别技术应用于火箭发动机推力偏心测试,用载荷识别方法提高推力偏心测试精度.方法推导火箭发动机推力载荷识别的基本关系式,对推力偏心测试装置进行动态特性测试,获取其动态传递函数矩阵,用推力偏心测试得到的`响应数据反求火箭发动机推力载荷.结果获得了某火箭发动机的推力偏心距和推力偏心角数据.结论载荷识别技术应用于火箭发动机推力偏心测试,方法简单,数据处理可靠.

作 者：孔炜 冯顺山 朱春梅 Kong Wei Feng Shunshan Zhu Chunmei  作者单位：孔炜,冯顺山,Kong Wei,Feng Shunshan(北京理工大学机电工程系,北京,100081)

朱春梅,Zhu Chunmei(北京机械工业学院机械工程系,北京,100085)

刊 名：北京理工大学学报  ISTIC EI PKU英文刊名：JOURNAL OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY 年，卷(期)： 19(5) 分类号：V435.6 关键词：推力偏心   载荷识别   动态特性测试  

模式识别技术及其应用 篇7

关键词：射频识别,RFID,射频卡,芯片技术

引言

射频识别 (RFID) 技术又称为电子标签, 是一种通信技术。这种技术起源于上个世纪二三十年代, 由于其成本一直比较高, 战后并未在民用领域得到推广应用。随着大规模集成电路、网络通信、芯片及电子技术的提高和普及, RFID技术才开始走向成熟。现在, RFID迎来了一个崭新的发展时期, RFID技术大量应用于生产自动化、门卡、高速公路收费、身份识别、货物跟踪处理等众多民用领域中, RFID的利用价值开始得到世界各国的广泛关注。

1. 射频识别技术原理及组成

射频识别是一种利用射频信号自动识别来获取对象的相关数据, 这种通信方式是无接触式的, 可用于识别高速运动物体并可同时识别多个射频卡, 操作快捷方便, 识别工作无须人工干预, 并且在油污大、粉尘严重等多种恶劣的环境发挥作用。基本的射频识别系统一般由电子标签 (射频卡) 、读卡器、主机等部分组成。电子标签中保存有约定格式的编码数据, 通常会附着在物体的表面, 用于唯一标识标签附着的物体;阅读器可读出电子标签上的编码, 通过与电脑相连数据线将数据传入计算机, 等待处理。阅读器通过天线发送一定频率的射频信号, 当附着电子标签的物体进入射频信号的范围内时, 电子标签通过天线产生的感应电流激活, 从而主动发射某一频率信号将标签中的信息发送给阅读器;阅读器接收到来自标签的信号, 对接收的信号发送到主机等待处理, 主机在接收到编码后会根据内部软件对编码处理, 从而发出命令对物体进行相关的操作。

2. RFID关键技术

RFID的关键技术主要包括以下几个方面: (1) 电子标签的能量来源。按照电子标签的能量来源不同分为有源应答器和无源应答器。有源应答器需要自己安装电池, 而无源的则需要从阅读器发射的信号中获取能量, 这就需要较大的发射功率。 (2) 数据传输方式和正确性。在电子标签响应读卡器所发射的信号时, 回应方式以及如何保证回应信号中携带有正确的商品信息是设计的关键。由于回应方式多样性因此可以根据读卡器的不同设计不同的回应方式。 (3) 多目标识别技术。由于人们利用他的同一时刻识别多个目标的特性, 当阅读器的信号范围内存在多个电子标签, 同一时刻有两个或者多个电子标签向阅读器发送返回信号时, 将会产生冲突。如果不能有效解决这种冲突, 将会导致多个返回信号重叠在一起, 使得阅读器不能分辨出正确的信息, 从而导致错误, 所以设计有效的防冲突算法非常重要。

3. 射频识别技术的应用

3.1 物流管理领域的应用

RFID最大的市场还是在物流管理领域, 对于仓库管理来说, 出入库的管理在平时工作中占据了很大比例, 如果在商品上贴上RFID标签, 然后在出入口安放阅读器, 这样就可以利用射频技术可以远距离一次识别多个标签这一特征快速记录商品出入库情况, 不仅节省了大量时间, 提高了效率, 而且还能利用计算机技术来盘点货物的数量, 进行商品的盘点工作, 及时补充商品。

3.2 生产管理和过程控制

利用RFID技术可以对生产进行管理和控制, 以提高生产率, 改进生产方式, 节约成本。比如在汽车制造方面, 利用RFID技术可以对汽车的流水线生产进行控制, RFID可以帮助我们从众多不同型号、颜色的原材料中选出符合客户要求的零件, 从而生产出满足不同用户要求的产品, 避免了人为的错误, 提高生产率。

3.3 其他领域的综合应用

随着技术的进步, RFID也出现了一些人性化的应用。比如有公司退出了一种产品, 帮助用户追踪有可能走失的亲人, 比如儿童、老人。这套系统可安装在住宅里, 只要带着RFID标签的人靠近门口时, 就会触动系统报警, 系统应用十分简单。这种系统还可以用于对固定资产的管理和调配、医院对病人的识别等。目前, RFID在中国的很多领域都得到了实际应用, 包括物流、烟草、医药、身份证、奥运门票、宠物管理等。但由于我国整体信息化水平滞后、RFID战略实施的成本较高、没有统一的技术标准等原因, 除了二代身份证、“一卡通”等, 现实生活中RFID的应用仍然感受较少。随着信息化建设进程的不断推进, 给RFID技术的应用带来了不可多得的机遇, 随着中国的发展, RFID的应用必将由点到面, 逐步扩展到更广阔的领域。

4. RFID面临的挑战

4.1 信息的隐私问题

在RFID的广泛应用的同时, 隐私问题越来越受到人们的关注。当我们对某一商品进行监控的时候, 同时也暴露了客户的隐私, 如嗜好、地址。如何解决好这一问题, 是我们以后将要面临的一个困难和挑战。

4.2 行业的标准化

由于各国的RFID发展步伐的不一致, 导致在国际上产生了很多RFID的标准, 各国现有标准不一致, 使得很多商品的监控会出现中断。并且各国由于利益的争端, 目前国际上还没有建立一个统一的RFID行业标准, 要想使商品能够快速在国际流通, 必须尽快制定一个通用的行业标准。此外, RFID还面临着存储超载、制造成本高等诸多问题的挑战。

5. 结束语

我们相信, RFID技术必将在世界范围内引起一场重大变革, 它将成为未来一个新的经济增长点。在现代激烈的市场竞争中, 快速、准确、实时的信息获取及其处理将成为企业获得竞争优势的关键。RFID技术的应用对于以信息化为基础的现代产业尤其重要, 在提高效率和经济效益的过程中起着不可替代的作用。

参考文献

[1]陈剑, 冀京秋, 陈宝国.我国射频识别 (RFID) 技术发展战略研究[J].科学决策, 2010, 1:8-94.

[2]王伟.射频识别 (RFID) 技术及其应用的研究[J], 安徽师范大学学报:自然科学版, 2008, 31 (2) :139-149.

模式识别技术及其应用 篇8

摘要：从本质上来说，模式识别是一种分类方法，不需要通过过程数学模型就可以实现高级决策，因此在很多控制领域都有非常重要的作用。模式识别在过程控制系统中应用具有很大的优越性，能够解决过程控制系统中的复杂问题。因此，本文主要分析了模式识别方法在过程控制系统中的应用，并指出其未来的研究方向与趋势。

关键词：模式识别；过程控制系统；故障诊断；自整定控制

近年来，模式识别在工业控制系统得到了广泛应用，能够有效改善控制系统的运行质量，对于提高控制精度也大有裨益。为此，本文着重探讨了模式识别在过程控制中的具体应用，并且指出了现在的研究成果、研究方向和未来的发展趋势，希望对模式识别在过程控制系统的应用起到参考和借鉴作用。

1 模式识别方法的产生及作用

模式识别方法产生于20世纪60年代，并在之后得到了快速的发展，利用这种方法可以有效地描述、分析和识别模式。具体而言，模式识别的处理方法有很多，概括起来主要有以下四种：第一，统计决策；第二，语言结构；第三，智能识别；第四，模糊识别。统计决策主要建立在决策理论的基础上，基于随机的模式，之后提取它的形状和纹理，并用参量或非参量的形式体现出来。语言结构的方法是将字词等原始的语言结构重新组合，字词间的关系主要依靠语法规则体现出来。模糊识别方法的创始人是L.A.Zadeh，这种方法的理论基础是模糊数学。最后，智能识别的方法是模式识别的进一步发展。

在过程控制系统中，模式识别具有非常重要的意义，能够有效解决普通机理建模方法的弊端。这一方法主要通过控制操作参数、输出和过程信息之间的关系，对生产工况进行预测与控制，从而有利于达到科学决策的作用。如今，模式识别可以运用到更加先进的方法与硬件，其优越性得以进一步显现，在控制系统领域一定会得到更加广泛的应用。

2 模式识别在过程控制系统中的应用

2.1 系统结构识别

自从20世纪70年代开始，模式识别就能够有效解决系统辨识，在控制领域成了一个热门研究项目。G.N.Saridis等研究人员将结构识别的方法运用到非线性系统之中，主要将非线性系统作为主要的研究对象，成为决策的重要理论依据。结构识别的方法也可以通过研究互相关函数，在应用K近邻法的理论基础上，将非线性随机系统划分为已知类别，并运用了随机逼近学习理论中的相关参数，达到对整个系统的识别与控制。

之后，出现了J.Kittler等研究人员，这些人员在运用Saridis等人研究成果的基础上，有效解决了非线性系统中的结构辨识问题。W.J.Hill在生物系统辨识领域中也应用了这一方法。M.Cadaparthi对分布参数系统进行了深入研究，是对模式识别概念的进一步发展。首先，通过分析验前信息，从而通过计算得到系统数学模型。在输入系统中的有效信息之后，运用观测向量得到模式向量，再通过模式向量得到决策结果。由此可知，决策结果是依据模型结构得出的，可以看作是模型结构的解。

2.2 动态建模与状态估计

如果技术人员对模型结构不清楚，所有数据也都是从系统中得来，除了要依靠模型结构进行辨识以外，还需要依靠相关参数才能达到模式识别的作用。另外，只有通过模式识别，才能有效地建立动态模型。具体而言，动态建模与状态估计的主要建立过程如下：首先，需要设定一个非线性SISO系统，之后再运用计算公式DE：x（k+1）=f（x（k），u（k）），在模型结构未知的前提下，我们可以将x（k+1）的值域划分为R个子域，即【ximin，ximax】（i=1，…，R；ximax=xi+1min），如果根据已知的x（k）与u（k），就可以通过分类的方法，计算得知x（k+1）的子域范围，这样就能够起到描述DE动态特性的作用。

2.3 智能与优化控制

从理论上来说，模式识别借鉴了行为科学中的很多理论成果，不仅具有记忆与学习的功能，同时具有较强的适应性。因此，模式识别可以有效应用到研究结构不确定，或者随机环境结构中，对于系统结构分析与决策有非常重要的作用。

假定控制过程未知，仅能从输出定性关系表现模型，x（k+1）=F（x（k），u（k）），y（k）=G（x（k））。在上述公式中，x（k）属于状态向量，而y（k）属于离散时间输出向量，u（k）则属于控制输入向量。在这一控制理论模型中，最主要的目的是要找出过程持续阶段的控制序列，提高预测与判断的精准度，尽量降低性能准则J（u）的数值。

在过程控制系统中，模式识别得到了有效运用，出现了很多智能化的模式控制方案。在最优控制的前提下，Smith在控制系统中引入了可训练模式分类器，之后K.S.Fu还研究出了再励学习系统，将“奖优罚劣”的原则贯彻其中，并对LQG系统进行了深入研究，提出了子目标的系统划分方法。以上研究发现在过程控制系统中都得到了广泛应用，其理论还在卫星姿态控制、核反应堆控制系统等领域都得到了应用。另外，在Bayes学习法的基础之上，Saridis也拓展了模式识别的应用领域，将其应用到未知参数系统的控制中，并实现了渐进最优控制的目标。最后，一些学者还在机械手、热轧机和交通系统等领域应用模式识别，极大地拓展了模式识别的应用范围。

2.4 自整定控制

自整定控制的主要标准参数是PID，控制过程分为两大部分：第一，获取充分的过程特性；第二，优化控制器中的相关参数。通常来说，过程特性的获得必须在线进行，但是控制器参数的优化在离线状态下也可以进行。当前，PID参数自整定通常都运用离线的方式，通过整定规则来获得。由此可见，过程特性的获取尤为重要，是得出在线计算量的前提，需要借助过程模型体现出来，因此获取特性的过程就是模式识别的过程。过程模型需要依靠专业的辨识技术，但是如果运用PID进行参数自整定的话，所采用的方法就属于闭环辨识，需要尽量控制对闭环系统的扰动，在辨识方法和程序上较为简便。根据模式识别的应用实践来看，模型辨识方法也存在很多弊端。第一，开展模型辨识的过程需要相应激励，会对闭环系统产生扰动作用；第二，模型辨识需要符合实际情况，并且需要精准地辨识相关模型参数。据此，目前又产生了一种新型的自整定控制方法，即专家自整定方法。这种控制方法以模式识别为基础，是建立在工程师的专业知识之上的，通过在线识别的方式对相关参数进行整定。这种方法具有较强的适应性，同时具备性能好的特点。但是，如果这种自整定方法不具备模式判断知识，或者由于其他原因使专家系统产生错误，就会导致控制系统的发散效应。因此，这种自整定方法仍需进一步修改与完善。

3 结语

模式识别在过程控制系统中的应用已日趋广泛，但仍面临很多问题，需要进一步地妥善解决。今后，模式识别的应用应当注重过程控制系统的复杂性，利用专家系统法提高算法速度，并达到实时控制的目标。同时，要探索模式识别在过程控制应用的新领域，充分发挥模式识别的作用，拓展模式识别的应用范围。

参考文献：

[1]邱道尹，陈铁军，韩兵，吴天福.模式识别在控制系统中的应用[J].郑州工学院学报，1995（03）.

[2]胡泽新，蒋慰孙.模式识别在过程控制系统中的应用[J].信息与控制，1990（06）.