自动识别复习

1、 第1章 自动识别概论1. 何谓自动识别技术？ 是将信息数据自动识读、自动输入计算机的重要方法和手段，是以计算机和通信技术为基础的综合性科学技术。2. 自动识别技术分为：条码技术、射频技术、生物识别、语音识别、图像识别、磁识别和光字符识别等。3. 射频识别技术的基本原理是电磁理论。4. 射频识别标签主要有主动型和被动型两种。5. 何谓生物识别技术？生物识别技术是通过计算机利用人类自身生理特征和行为特征进行身份认定的一种技术，6. 生物识别工作大多进行以下四个步骤：1）获取原始数据生物识别系统捕捉到生物特征的样品。 2）抽取特征唯一的特征将会被提取并且转化成数字符号。3）信息比较 将数字符号被用

2、作被提取人的特征模版，这些模版可能会存放在数据库或智能卡中进行比较。4）特征匹配将人的特征信息与识别系统进行交互匹配，以确定人的身份。7. 传统标准化的原理：统一、简化、互换、选优。8. 标准的价值 国际商业的语言就是标准。对标准的共同接受是牢固、公平和自由贸易成功的基础。没有标准将难以想象能有庞大数量和复杂性的国际贸易。9. 浙江构建技术标准三大平台： 技术标准研制平台（专业标准化技术委员会建设）、标准信息服务平台和应对国外技术性贸易壁垒信息服务平台。10企业参与国际、国家标准的制定项目申报途径：1）通过省质量技术监督局向国家标准化管理委员会申报；2）通过国家专业标准化技术委员会（分技术委员

3、会工作组）向国家标准化管理委员会申报；3）通过国家行业主管部门（或行业协会）向国家标准化管理委员会申报；11. 写出下列国际和国内组织的名称1）EAN 国际物品编码协会2）AIM China 中国自动识别技术协会3）ANCC 中国物品编码中心4）RFID 射频识别5）OCR 光学字符识别6）ICR 智能字符识别7）MICR 磁性墨水识别 第2章 条码技术1.条码编码方法一般分为两种：亮度调节阀和模块组配法。（1）亮度调节法 亮度调节法是指条码的条（空）宽的宽窄设置不同。用宽单元表示二进制“1”，用窄单元表示二进制“0”。（2）模块组配法 模块组配法是指条码符号中每个条码字符的条与空分别由若干个

4、模块组配而成。2条码的字符集 条码字符集是指某种条码所包含全部条码字符的集合。条码字符中字符总数不能大于该种码制的编码容量。3定长条码与非定长条码定长条码是以仅能表示固定字符个数的条码；非定长条码是指能表示可变字符格式的条码4.常用的一维条码码制包括： EAN/UPC码、ITF-14码、39码、交叉25码、UPC/EAN-128码、93码，还有Codabar（库德巴码）等。 5.EAN/UPC码 它是国际通用的符号体系，是一种定长、无含意的条码，它表达的信息全部为数字，主要应用于商品标识。6.在编制商品项目代码时，厂商必须遵守商品编码的基本原则： 对同一商品项目的商品必须编制相同的商品项目代码

5、；对不同的商品项目必须编制不同的商品项目代码。保证商品项目与其标识代码一一对应，即一个商品项目只有一个代码，一个代码只标识一个商品项目。7. 一维条码的组成 一个完整的条码依次是由静区、起始符、数据符、（中间分割符，主要用于EAN码）、（校验符）、终止符、静区组成的。8.条码的参数：1）密度（Density）：条码的密度指单位长度的条码所表示的字符个数。对于一种码制而言，密度主要由模块的尺寸决定，模块尺寸越小，密度越大， 2）宽窄比：对于只有两种宽度单元的码制，宽单元与窄单元的比值称为宽窄比，一般为2-3左右（常用的有2：1，3：1）。宽窄比较大时，阅读设备更容易分辨宽单元和窄单元，因此比较容

6、易阅读。 3）对比度（PCS）：条码符号的光学指标，PSC值越大则条码的光学特性越好。 9.EANUCC系统的物品编码体系主要包括三个部分：1）全球贸易项目标识代码（Global Trade Item Numbel(GTIN)(2)系列货物包装箱代码（Serial Shipping Container Code(SSCC)(3)全球位置码（Global Location Number (GLN）10二维条码的分类：）417条码:层叠式）QR条码:矩阵式）Data Matrix条码:矩阵式）Maxicode条码:矩阵式）Code49条码:层叠式11.中国推进工程实施规划：1. 积极开拓条码应用新

7、领域，实现条码系统成员快速增长。2加快条码国家标准的制订3建立条码在物流、供应链、电子商务、电子政务中应用的解决方案体系4建立条码应用示范系统，提高条码技术的应用水平5进一步提高商品条码质量，使条码合格率达到85。6加速条码技术产业化进程7修订商品条码管理办法8建立并完善系统成员服务体系。 第3章 射频识别技术1. 射频识别系统的工作过程： 读写器在一个区域发射的能量形成电磁场，射频标签经过这个区域时检测到读写器的信号后发送存储的数据，读写器接收射频标签发送的信号，经过解码并校验数据的准确性，以达到识别的目的。2射频识别技术的基本原理是电磁理论。 3.低频标签工作频率在500KHz以下的标签称

8、为低频标签。主要有125kHz和134.2kHz两种4.高频标签工作频率在500KHz1GHz的标签称为高频标签。主要为433MHz、915MHz两种。5.微波标签工作频率在1GHz以上的标签称为微波标签。主要有2.45GHz、5.8GHz等6. 射频识别技术应用1）车辆的自动识别2）高速公路收费及智能交通管理3）电子钱包、电子票证4）货物的跟踪、管理及监控5）生产线的自动化及过程控制6）对动物的跟踪及管理7. 射频识别系统基本由三部分组成：读写器、标签、（天线）和计算机通信网络。 8. 射频识别标签按标签的读写方式分为只读型标签和读写型标签 9. 射频识别标签按供电方式分为有源标签和无源标签

9、。 10. 射频识别标签一般由天线、调制器、编码发生器、时钟和存储器组成。11. 射频读写器由天线、射频模块、读写模块组成 第4章 生物识别技术1生物识别技术特征广泛性：每个人都具有这种特征；唯一性：每个人拥有的这种特征各不相同；稳定性：每个人这种特征不随时间的变化而变化可采集性：所选择的特征可以采集；2. 生物识别技术发展的两个方向1）身份识别技术由单一识别技术到多模式数据融合技术。2）生物密码作为身份认证将成为未来的主流。3. 何谓数据融合技术？ 数据融合技术是一种通过集成多种知识源的信息和不同专家的意见以产生一个决策的方法，将数据融合方法用于身份鉴别，结合多种生理和行为特征进行身份鉴别，

10、提高身份鉴别的精度和可靠性。4. 视网膜识别技术分为两个不同的领域：虹膜识别技术和角膜识别技术。5.何谓签名识别？ 是建立在签名时的力度上的，分析笔的移动，例如加速度、压力、方向以及笔划的长度，而非签名的图像本身。6. 生物识别工作内容包括4个步骤： 原始数据获取；抽取特征；比较和匹配。 生物识别系统捕捉到生物特征的样品，唯一的特征将会被提取，并转化为数字的符号，然后将这些符号被用作那个人的特征模版，将这些模版放在数据库、智能卡获条码中，人们同识别系统交互，根据匹配或不匹配来确定身份。7. 虹膜识别技术的过程一般来说分为： 虹膜图像获取、图像预处理、特征提取和特征匹配四个步骤。 虹膜图像获取是

11、指使用特定的数字摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像通过图像采集卡传输到计算机中存储。 图像预处理是指由于拍摄到的眼部图像包括了很多多余的信息，并且在清晰度等方面不能满足要求，需要对其进行包括图像平滑、边缘检测、图像分离等预处理操作。 特征提取是指通过一定的算法从分离出的虹膜图像中提取出独特的特征点，并对其进行编码。 特征匹配是指根据特征编码与数据库中事先存储的虹膜图像特征编码进行比对、验证，从而达到识别的目的。 8. 何谓视网膜识别？ 视网膜也是一种被用于生物识别的特征。视网膜识别技术要求激光照射眼球的背面以获得视网膜特征。9. 生物特征分为身体特征和行为特征两类。 身体特征或生

12、理特征包括:指纹、掌形、眼睛（视网膜和虹膜）、人体气味、脸型、皮肤毛孔、手腕/手的血管纹理和DNA等； 行为特征包括:签名、语音、行走的步态、击打键盘的力度等。 10. 面像识别技术包含哪几个方面？面向识别包括面像检测、面像跟踪与面像比对等课题。 1）面像检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像并分离出面像。 2）面像跟踪指对被检测到的面像进行动态目标跟踪。 3）面像比对则是对被检测到的面像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。11. 面像检测分为哪几种方法。 有参考模板、人脸规则、样本学习、肤色模型与特征子脸五种方法。1）参考模板参考模板方法首先设计一个或数个标准人脸模板，然后计算

13、测试样本与标准模板之间的匹配程度，通过阀值来判断是否存在人脸； 2）人脸规则 人脸具有一定的结构分布特征，人脸规则即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样本是否包含人脸； 3）样本学习样本学习则采用模式识别中人工神经网络方法，通过对面像样本集和非面像样本集的学习产生分类器；4）肤色模型肤色模型依据、面像肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测；5）特征子脸特征子脸将所有面像集合视为一个面像子空间，基于检测样本与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。12. 何谓面像跟踪？面像跟踪指对被检测到的面像进行动态目标跟踪。 13.面像跟踪一般采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。 1

14、4. 何谓面像比对？面像比对则是对被检测到的面像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。15.面像描述主要有特征向量与面纹模板两种方法15.何谓面像描述的特征向量法？ 特征向量法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离、角度等等属性，然后计算出它们的几何特征量，这些特征量形成一描述该面像的特征向量； 16.何谓面像描述的面纹模板法？ 面纹模板法则在库中存储若干标准面像模板或面像器官模板，在比对时，采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配17. 面像识别的步骤：1）建立面像档案：可以从摄像头采集面像文件或取照片文件，生成面纹（Faceprint）编码即特征向量；

15、2）获取当前面像，可以从摄像头捕捉面像或取照片输入，生成其面纹；3）将当前面像的面纹编码与档案中的面纹编码进行检索比对； 4）确认面像身份或提出身份选择18. 用于扑捉面部图像的两项技术为标准视频和热成像技术： 19.面像检测的分类根据面像检测时采用的不同的模型分为两大类：基于启发式（知识）模型的方法和基于统计模型的方法。20.何谓基于启发式（知识）模型的方法？ 主要利用人们的先验信息构造面像检测器。 基于启发式（知识）模型要提取面向的特征。例如，肤色、纹理、轮廓等。然后，利用这些特征结合人们的先验知识进行检测。 该方法首先抽取几何形状、灰度和纹理等特征，然后检验他们是否符合人脸的先验知识。2

16、1.何谓基于统计模型的面像检测方法？ 主要利用机器学习和概率统计的方法构造面像检测器。 该方法往往将面像灰度图看做高维空间的一个点，然后，根据其在特征空间中的分布规律划分“人脸”与“非人脸”两大类。22.面像识别算法 分为哪几类？（1）基于人脸部件的多特征识别算法（2）基于人脸特征点的识别算法（3）基于整幅人脸图像的识别算法（4）基于模板的识别算法（5）利用神经网络识别的算法23. 签名识别 签名识别也被称为签名力学辨识（DSV，Dynamic Signature Verification），它建立在签名时的力度上，分析的是笔的移动，如加速度、压力、方向以及笔划的长度，而不仅仅是签名的图像本身

17、。每个人都有自己独特的书写风格。 24. 签名识别有两种形式： 静态签名和动态签名。 静态签名只使用签名的几何特征； 动态签名除了使用签名的几何特征外，还使用书写时的笔顺、速度、力度等特征。25. 何谓步态识别？ 步态识别主要提取的特征是人体每个关节的运动。尽管步态不是每个人都不相同的，但是它也提供了充足的信息来识别人的身份。 26. 何谓静脉识别？ 静脉识别技术也是通过红外线摄像机采集稳定的静脉图作为数据仓库，当需要识别时利用静脉图采集器收集静脉图，并通过与预先收集好的静脉图进行比对来达到识别的目的。27.指纹的固有特性1）确定性 每幅指纹的结构是恒定的，人在几个月左右就形成指纹，而且终身不

18、变。2）唯一性 两个完全相同的指纹出现的概率非常小。3）可分类性 可以按指纹的纹线走向进行分类。28. 指纹识别的重要衡量标志是识别率 识别率包括拒判率（FRR）和误判率（FAR）29.指纹的识别过程1.图像预处理 图像预处理包括图像分割和图像增强 1）图像分割 分割器在不损失有用指纹信息的基础上，通过剪切生成一个比原图小的指纹图片。 2）图像增强（滤波） 用以加强分割后的指纹图，提高图片质量。2.特征提取 将灰度指纹图像转换成黑白图像，然后形成几百个字的指纹特征描述。3.特征匹配 用指纹特征去匹配数据库中的模板，判断是否为同一手指的两幅纹理图。30.指纹图像的预处理的方法1）灰度的均衡化，这

19、可以消除不同图像之间对比度的差异。2）使用简单的低通滤波器消除斑点噪声、高斯噪声。3）计算出图像的边界，进行图像的裁剪，可以减少下一步的计算量，提高系统的速度。31.依据滤波器实现的方法不同，可以将现有的算法大致分为两类：基于空域的和基于频域的滤波方法。 基于空间的滤波是利用指纹的局部特征包括脊线频率和方向，该算法通过对滤波算子和指纹图像求卷积来实现图像滤波。 基于频域的滤波方法主要是利用图像的整体特征，该算法通过直接改善原始指纹的频谱来实现滤波处理，由于脊线和谷线间隔几乎等距，指纹图像的能量集中在某个频率附近。32指纹图像的增强的方法1.基于Gabor滤波的增强方法2.基于傅里叶滤波的低质量

20、指纹增强算法。3.基于知识的指纹图像增强算法。4.非线性扩散模型及滤波的增强方法。5.多尺度滤波增强方法。33.指纹图像处理技术一般包括如下过程：1）指纹图像增强 是为了减少噪声、增强脊谷对比度，使图像更加清晰，便于指纹特征值提取。 处理时依据每个像素处脊的局部走向，会增加在同一方向脊的走向，并且在同一位置减小不同于脊的方向。2）指纹图像的平滑处理 平滑处理是为了让整个图像取得均匀一致的明暗效果。 平滑处理的过程是选取整个图像的像素与其周期灰阶差的均方差作为阈值来处理。3）指纹图像的二值化 在原始图像中，各像素的灰度是不同的，并有一定的梯度分布。在实际处理时，只需知道像素是否为脊线上的点，而无需知道其灰度。因此，脊线成为一个“是与不是”的二元问题。）指纹图像细化处理 图像细化就是将脊的宽度降为单个像素的宽度，得到脊线像素骨架