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针对目前已有的基于RFID的身份识别系统,往往仅从系统角度来设计系统,没有和计算机视觉技术结合,从而无法进一步提高安全性能。为了解决此问题,文中设计了一种基于LSSVM(Least Square Support Vector Machine, LSSVM)和RFID(Radio Frequency Identification, RFID)的智能门禁身份认证系统。首先,设计了系统总体框架并描述了身份认证原理。然后,对系统的RFID子系统,微处理器和接口均进行了详细设计和描述,在此基础上,将计算机视觉技术加入到识别过程中,采用多层RBM组成的深度神经网络对人脸进行自动特征提取,通过比较差异算法训练深度神经网络,最后,根据RFID标签和提出的人脸特征,采用多个LSSVM进行人脸识别,并将投票结果作为最终识别结果。通过部署实验进行测试,结果证明文中设计的系统能实时有效地对智能门禁进行身份认证,与其它方法相比,具有识别率高和识别效率高的优点,具有较大的优越性。 相似文献
92.
提出了一种基于可见光通信技术的新型室内无线视频语音通信系统。本文介绍了相关的系统架构,全双工的实现技术及TCP/IP的组网方案等,并对室内可见光通信中提高系统整体性能的若干关键技术进行了讨论。 相似文献
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94.
客户端/服务器(C/S)模式和移动代理(MA)模式是无线传感器网络中的两种最主要的计算模式,MA计算模式可以弥补C/S计算模式能量消耗大、延时长等方面的不足。为了更好的降低能量消耗和缩短网络中数据融合时间,提出一种基于多Agent的无线传感器网络分层融合框架。将无线传感器网络监测区域分层若干个区域,将每个小的监测区域分为簇头―sink和簇头―簇成员节点两层,由sink节点根据用户需求向每个监测区域派遣移动Agent并完成数据采集和数据融合。这种模式可以有效地缩短网络中数据融合时间和降低能量消耗。 相似文献
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97.
基于能量强度的多声源定位模型,本文提出了一种声源发射能量强度未知下的多声源目标位置线性估计方法。将多声源定位模型转化为线性最小二乘估计问题,估计方法以代数解形式表示多声源目标位置初始值。对初始估计值进一步优化,得到了精确的多声源目标位置估计值。该定位计算方法将定位结果以代数解形式表示,避免了数值计算过程中因初始解选择不当而导致的局部最优问题。仿真测试了所设计算法的定位精度,并由此分析了噪声及声音能量强度增益对定位误差的影响。结果表明优化后的计算结果较初始估计值有较大改进,在一定噪声范围内其定位精度可以接近于克拉美罗(CRLB)下界值。 相似文献
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在无线多媒体传感器网络中,如何提高节点能源的利用率,延长整个网络的生命周期是当前迫切需要解决的关键问题。从视频数据处理和传输能耗的角度出发,对分布式视频编码(DVC)基础理论及视频传感器节点的能耗模型进行分析和研究。通过实验仿真的方式将H.264帧内编码方案同DVC方案进行比较,实验结果表明了DISCOVER-DVC方案在节点节能方面的优势。最后基于DISCOVER-DVC算法,在S3C6410硬件平台和嵌入式Linux操作系统平台之上完成视频传感器节点设计,来降低节点能耗,提高节点生命周期。 相似文献
99.
100.