多模态身份识别系统在智慧营区建设中的应用研究

人脸识别、虹膜识别、掌纹掌静脉识别、步态识别等技术的发展,为智慧营区人员身份管控的建设提供了新的方向。文章报告了生物特征识别技术的研究现状,深入分析了对营区不同防护区域的人员身份的管控需求,提出了分层防护的人员身份识别思路,研发设计了多模态身份识别系统架构,通过系统达到人员非接触采集、自动化识别、智能化预警以及实时化跟踪的管控效果。

实时在线桥梁模态参数自动识别

为系统实现桥梁实时在线模态参数自动识别,从数据分析和系统搭建两方面解决桥梁模态参数自动识别问题。首先,引入改进的模糊C均值聚类(fuzzy C⁃means,简称FCM)算法,通过设定最大聚类数目,得到不同聚类数目下的累积邻接矩阵,并引入图切分算法,自动确定最佳聚类数目,实现稳定图自动识别;其次,提出集数据采集、传输和分析一体化的模态参数自动识别系统框架,通过建立数据解析过程,保证实时在线模态识别的数据获取,并提出动态可变滑动数据窗,保证在线自动识别的实时性;最后,将提出的算法和系统框架运用于拱桥模型来验证所提方法和系统的可行性。结果表明:改进的模糊C均值聚类算法不需要任何人工干预,在默认参数下就可以自动获得最佳聚类数目,实现稳定图自动识别;提出的自动识别系统框架和动态可变滑动数据窗能够实现模态参数自动识别,并保证识别的实时性;提出的桥梁模态参数自动识别方法和自动识别系统能够用于桥梁结构实时在线模态参数的自动识别。

手形和掌纹决策层融合方法研究

手形识别和掌纹识别是两种不同的生物特征识别技术,根据二者的特点,将它们相结合研究手形和掌纹融合算法。分别介绍了基于几何特征的手形特征提取方法和基于模糊方向能量的掌纹特征提取方法,针对两种生物特征的特点,重点研究了二者在决策层融合的方法,构建基于并联融合和串联融合的双模态识别系统。通过对每种算法的实验测试,表明融合后的系统性能要优于单一的手形识别和掌纹识别方法的性能。