指纹自动识别系统

摘要： 本文从学科领域入手,对指纹自动识别技术在发展过程中受人工智能技术影响所产生的新变化进行简述。指纹识别技术作为一种计算机应用技术,其发展与计算机科学的新技术密切相关。人工智能技术,特别是基于深度学习的图像技术的发展使指纹识别算法开启了全新的模式。本文将人工智能在指纹领域的发展分成三个阶段,并对当前所处的第二阶段的发展趋势进行了分析。基于深度学习的指纹识别技术使用图像特征而不是传统细节点特征的方式,改变了法庭科学领域对指纹识别的认知。本文重点对深度学习技术在指纹识别方面的应用模式和典型的技术方法进行了论述,给出了基于深度学习的指纹识别技术方案图,对技术方案中的网络模型设计等重要步骤逐一进行了说明,提出了图像处理、降维等几个需要重点攻坚的技术环节。对现有的可为指纹识别借鉴使用的深度网络模型进行了介绍,如:卷积神经网络、自编码器网络。最后对人工智能指纹识别算法与传统算法的性能进行了对比。

摘要： 项目概况基于大容量指纹识别的实时身份认证系统是由中国科学院超级计算中心与北京刑事科学技术研究所共同开发的基于高性能计算的全国人员身份实时认证计算服务系统,可实时确认可疑人员的身份信息。应用范围作为物证之首,指纹特征的唯一性和不变性已经得到公认和历史的检验。我国人口基数大,流动人员多,并处于社会重大快速转型时期,跨区域犯罪、流窜犯罪、系列案件有所上升。北京市公安局自1990年开始应用指纹自动识别系统,至今已建立192万人违法犯罪人员十指指纹数据库,并且每年以20%以上的速度进行增长。随着指纹数据库容量不断扩大,也带来了指纹系统不稳定、查准率和比对速度相对下降等问题。采用简单地增加存储设备和比对单元已经无济于事,制约了指纹自动识别系统进一步发展。

摘要： 指纹鉴定技术是人身识别的重要手段之一,在司法鉴定中占据重要地位。指纹本身具有的特殊性、唯一性和稳定性特点,使其在侦查破案中能够起到重要的作用。当前,随着科学技术的迅猛发展,指纹自动识别系统已广泛应用于案件侦破工作中,使现场指纹能够更加快捷、高效地在侦查破案中发挥作用。本文选取了实践工作中具有代表性的部分指纹比对关系,对人工标注特征过程中人员经验对候选指纹排前率的影响进行了考察。

摘要： 指纹排列分布的规律性为我们认识指纹,对指纹进行科学分类、管理、存储、检索以及正确分析判断现场手印的遗留部位等奠定了基础指纹识别技术起源于中国、发展于欧洲、流行于全世界。自20世纪以来,指纹在侦破刑事案件、解决诉讼争议中的作用被世界各国公认,被誉为"物证之首"。随着物理学、化学、计算机技术等现代科学技术在指纹领域的深度应用,潜在指纹显现技术更为灵敏,指纹自动识别系统的功能更为强大,在DNA、微量物证等新兴物证检验技术得到广泛应用的今天,指纹技术仍以其特有的功能与特点发挥着不可替代的作用。

摘要： 我国公安刑侦部门自上世纪90年代开始建设应用指纹自动识别系统,利用指纹自动识别系统开展犯罪现场指纹查询、深挖犯罪嫌疑人余罪等工作,取得了显著的破案成效,指纹自动识别系统已经逐渐成为各级公安刑侦部门侦查破案的重要工具之一.随着人工智能等计算机应用技术的迅速发展,指纹自动识别系统比对算法关键性能也得到了极大提升,针对性的评测工作亦变得日趋重要和不可或缺.本文结合公安刑侦工作实际,探索研究刑侦指纹自动识别系统性能评测体系,介绍了刑侦指纹自动识别系统评测内容和关键指标,并详细阐述了评测方法和工作程序.

摘要： 目的 研究AFIS十指指纹数据库中汗孔特征的稳定性.方法 通过AFIS查重功能,检索同一人不同时间被采集的指纹图像,观察汗孔特征在20余年间位置、形态、大小的变化,测量指纹图像中汗孔特征与细节特征构成的距离与角度,用变异系数和偏离度进行统计分析.结果 汗孔特征的形态、大小变化大,稳定性差,汗孔特征的位置变化较小.汗孔特征与细节特征间距离与角度的变异系数小于8％,偏离度多数小于9％,其位置变化均在可接受范围内.结论 汗孔特征的生理变化远没有捺印压力、捺印方式变化引起的变化大.以细节特征为参考定点考察汗孔特征,其位置在一定生理阶段内保持稳定,汗孔位置的生理稳定性为利用汗孔特征辅助指纹同一认定提供了理论依据.

摘要： 目的 为了有效提高PU-AFIS的匹配效率,对常用的指纹细节特征标注方法进行比较研究,找出指纹细节特征的最佳标注方法.方法 通过比较实验,探究GA 774.5—2008《指纹特征规范(第5部分):指纹细节特征点标注方法》中的标注方法、指纹工作者在长期实践过程中的习惯标注方法以及模拟指纹自动识别系统自动提取的标注方法对查询比对结果的影响.结果 三种标注方法都能够有效匹配使对应捺印指纹出现在候选队列,但是根据模拟系统自动提取的标注方式标注细节特征的现场指纹与对应捺印指纹匹配效果最好、得分最高.结论 模拟系统自动提取的标注方法为最佳标注方法,建议选择系统自动提取的标注方法为人工标注的标准.

摘要： 目的:研究改变指纹中心半径与角度对PU-AFIS系统比中率的影响,并得出最佳半径与角度.方法:比较实验研究,利用屏幕尺子工具和屏幕量角器工具,分别对指纹中心半径、角度和方向进行定量改变,然后发送比对查询,记录并比较比对结果的查中概率、得分及排名.结果:改变指纹上中心半径,当半径为0.75cm左右时,查中概率或得分最高;改变上中心角度,当角度为50°左右时,查中概率或得分最高;改变上中心方向,顺时针和逆时针旋转5°左右范围内,查中概率、得分和排名与中心方向未改变时一样,在旋转超过5°后,查中概率、得分和排名出现降低.结论:在标注现场指纹上中心时,最好将半径设置为0.75cm左右,角度设置为50°左右,指纹中心方向顺时针逆时针偏转各不超过5°左右.

摘要： 指纹技术已经成为世界各国侦查部门查找和认定犯罪人的最直接、最可靠、最快捷的途径,其在破案过程中发挥的作用越来越大.我国指纹识别系统所面临的现状是:首先,我国人口基数大,流动人员多,并处于社会重大快速转型时期,跨区域犯罪、流窜犯罪、系列案件有所上升；其次,我国现有的指纹自动识别系统来自国内外六个不同厂家,由于不同的厂家在采集指纹时采取不同的方法,导致各系统采集的指纹数据不能及时共享,很多线索或指纹信息只能在本地系统中发挥作用,这样就造成了资源短缺.为了缓解上述现状,本文通过志愿计算的模式,利用BOINC平台对现有资源进行整合,使得警用办公主机能够在其空闲时间参与指纹比对,达到充分利用已有资源,实现资源的合理化配置的效果.

摘要： 入室盗窃案件为多发性侵财犯罪,社会影响较大,对居民生活具有较大影响,打击系列入室盗窃案件一直是刑侦民警工作的重中之重.本文以具体案例对如何充分利用现场勘验信息系统、指纹自动识别系统破获系列入室盗窃案件做出阐述,并对加强现场勘验信息系统、指纹自动识别系统建设提出建议.

摘要： 变形指纹的查询与比对是指纹识别系统影响查中率的主要原因之一，为了研究指纹识别系统不同指纹得分率的影响因素，采用模拟现场制作了清晰未变形、模糊未变形、清晰变形和模糊变形四种不同条件的实验样本，对其分别进行系统自动提取特征点和人工干预两种方式比对查找。得出在系统自动提取特征点的情况下，四种不同类型即清晰未变形、模糊未变形、清晰变形和模糊变形的实验样本按得分和排名由高到低的顺序，并分析了影响指纹识别系统查中率的原因。

摘要： 本文阐述了一种指纹识别系统的实现过程,适用于指纹锁,指纹卡等.在分析现有指纹识别技术的基础上,本文提出了梯度平滑算法.梯度二值化和局部二值化算法,特征点领域匹配算法,该算法在实际的指纹识别系统中得到验证.

摘要： 一种自动识别系统-AIS-接收机，其包括至少一个处理部(PS1，PS2)，所述至少一个处理部(PS1，PS2)用于对包含在所接收的信号中的AIS消息进行同步、解调并且检测，所述处理步骤是针对跨越AIS信道(CH1，CH2)的多个频率子带(SB1，SB2，SB3)分别执行的；接收机的特征在于：所述子带相互重叠；并且所述或每个处理部适用于基于从沿着与各自辅信号路径进行传播的所接收的信号的经滤波的复本获得的定时误差估计和载波频率估计来对每个子带中的所述AIS消息进行同步、解调和检测。

摘要： 一种全景环视系统的色差测光区自动识别系统，包括设于车身上的前后左右四个摄像头、以及与所述四个摄像头信号连接的主控系统，所述主控系统包括用于由所述四个摄像头拍摄的图像中识别有效图像区和无用图像区的分割线的分割线识别单元，以及根据识别的分割线按照预定条件计算测光区的测光区计算单元，获得的测光区位于分割线附近且位于有效图像区内。本发明在全景环视系统售卖之前，预先进行测光区的自动识别，使得全景环视系统的摄像头安装在任何车型、任何角度和位置都可以进行精确的亮度测量，消除了固定的测光区设置不能适应所有车型和摄像头安装位置的缺陷。本发明还提供一种全景环视系统的色差测光区自动识别方法。

摘要： 本发明公开了一种电机长短轴自动识别系统、铆盖机及自动识别方法。该系统包括脱料板、感应底座、检测机构、取料机构、数据处理器以及控制器。脱料板开设供一个电机产品的输出轴定位的定位通孔，感应底座安装在脱料板上，并开设与定位通孔同轴设置的检测通孔。检测机构检测输出轴的端面与测距模块的距离，拍摄输出轴的端面图像。取料机构将电机产品输送至一个安装工位上进行铆盖。数据处理器计算电机产品的输出轴的轴长度，对端面图像进行灰度处理，提取圆形区域图像，确定圆形区域的半径。本发明起到防呆的作用，有效地阻断了非当前机型电机输出轴混入，提高铆盖质量，并提高电机铆盖效率和质量，而且结构简单，可靠性强，且成本低。

摘要： 一种自动识别系统-AIS-接收机，其包括至少一个处理部(PS1，PS2)，所述至少一个处理部(PS1，PS2)用于对包含在所接收的信号中的AIS消息进行同步、解调并且检测，所述处理步骤是针对跨越AIS信道(CH1，CH2)的多个频率子带(SB1，SB2，SB3)分别执行的；接收机的特征在于：所述子带相互重叠；并且所述或每个处理部适用于基于从沿着与各自辅信号路径进行传播的所接收的信号的经滤波的复本获得的定时误差估计和载波频率估计来对每个子带中的所述AIS消息进行同步、解调和检测。

摘要： 一种全景环视系统的色差测光区自动识别系统，包括设于车身上的前后左右四个摄像头、以及与所述四个摄像头信号连接的主控系统，所述主控系统包括用于由所述四个摄像头拍摄的图像中识别有效图像区和无用图像区的分割线的分割线识别单元，以及根据识别的分割线按照预定条件计算测光区的测光区计算单元，获得的测光区位于分割线附近且位于有效图像区内。本发明在全景环视系统售卖之前，预先进行测光区的自动识别，使得全景环视系统的摄像头安装在任何车型、任何角度和位置都可以进行精确的亮度测量，消除了固定的测光区设置不能适应所有车型和摄像头安装位置的缺陷。本发明还提供一种全景环视系统的色差测光区自动识别方法。

摘要： 本发明涉及指纹图像自动识别系统预处理算法，将捺印指纹或现场指纹转换成指纹图像，对指纹图像进行预处理以产生更清晰的画面图像，对预处理后的画面图像进行特征提取，对特征提取后的图像进行匹配和分类后进行输出判别，对图像平滑处理后的图像进行图像锐化处理，图像锐化处理后进行二值化处理，经过二值化处理的进行修饰处理，修饰处理过后的图像进行细化处理，经过细化处理的指纹图像根据指纹得到一般处理规律后进行加工处理，去掉无效的纹线搭桥和连接豁口。本发明的指纹图像自动识别系统预处理算法，采用此种算法，能够有效地提高效率，在指纹图像预处理中能够对图像进行处理和分类，从而能够提高指纹的识别率。

摘要： 本发明公开一种夹杂物自动识别系统中夹杂物颗粒自动识别方法，包括如下步骤：调整工作参数，拍摄当前视域范围内的所述待测样品的背散射图；计算所述背散射图的灰度直方图，统计所述灰度直方图的波形变化特征，将符合要求的相邻波形区间进行合并；采用积分运算方法计算各个波形区间的像素个数积分，根据积分数值较大的波形区间来提取背景灰度范围；根据所述背景灰度范围对背散射图进行二值化处理提取出夹杂物颗粒。本发明解决了由于电子扫描镜参数设置的不合理而造成无法识别夹杂物颗粒的问题，显现了夹杂物颗粒自动识别。

摘要： 本发明涉及一种机器人功能模块及其自动识别方法和自动识别系统。该系统中机器人读取功能模块中预存的识别码，机器人接收上位机下发的工作程序；机器人判断识别码与工作程序是否匹配；若是，则机器人执行工作程序；若否，则发出第一提示信息。本发明的功能模块中存储有识别码，机器人读取识别码并判断该识别码与接收的工作程序是否匹配，从而实现功能模块的自动识别，减小出错率，提高机器人智能化水平。

摘要： 本实用新型提供一种自动识别装置，该装置对由管子和法兰组装的流量计进行测量，包括底座、第一测量件、第二测量件和第三测量件，底座用于放置流量计，并将流量计移动到用于测量的第一位置；第一测量件被设置为向下移动到法兰的顶部以测量流量计的长度；第二测量件被设置水平移动到法兰的外周以测量法兰的外径；第三测量件并被设置为对法兰的厚度进行测量；基于以上测量可以自动获得可以唯一确定流量计产品的属性值，通过获得的属性值唯一确定产品型号，以方便后续程序的选择。本实用新型还提供一种自动识别系统，将该自动识别装置和机器人系统、生产线系统进行集成，提高了产品生产加工的自动化程度，避免人为错误。

摘要： 关于指纹自动识别系统的识别、提取和三维分析策略的系统和方法，系统和方法等帮助印记检查员对于包含在指纹自动识别系统的系统内的已知印记数据库搜索和比较印记或其基本部分。在某些实施例中，印记可确定地与在所述数据库中的相应的所述印记匹配。更彻底的搜索和比较的结果可具有更高的找到分数和正确率。在某些实施例中，所述数据库包括先前获得的印记的候选列表，以帮助识别。