基于数字全息技术的实时指纹识别

指纹识别技术是通过计算机来实现身份识别的一种手段,在生物识别技术中占有非常重要的地位。为了提高指纹识别系统的准确度和实时性,搭建了以光学器件傅里叶透镜和空间光调制为主的联合变换相关识别全息光学系统,记录相关图像的频谱,通过比较指纹图像的像素强度,从而实现实时指纹识别的目的。     

基于数字全息技术的实时指纹识别

指纹识别技术是通过计算机来实现身份识别的一种手段,在生物识别技术中占有非常重要的地位。为了提高指纹识别系统的准确度和实时性,搭建了以光学器件傅里叶透镜和空间光调制为主的联合变换相关识别全息光学系统,记录相关图像的频谱,通过比较指纹图像的像素强度,从而实现实时指纹识别的目的。     

基于指纹识别的施工升降机安全监控系统设计

针对施工升降机在安全监控方面存在的问题,以及嵌入式系统中程序存储空间小需要对指纹算法进行改进与简化,提出了一种新的基于三角形面片的快速匹配算法识别的嵌入式施工升降机安全监控系统设计方法,使用新的指纹匹配的算法,减少了基准三角形对选取的时间,提高了指纹匹配的速度,以及使用STM32F103处理器和FPS200指纹传感器构建算法的嵌入式系统,成功实现了嵌入式施工升降机的安全监控的功能;指纹识别的准确率达到95%以上,具有很强的实用价值。     

用于痕量监测Zr4+、Cr2O72-、Fe3+、HPO42-和指纹识别的功能化Eu3+/Tb3+配位聚合物荧光探针的构筑

采用芳香族π共轭及含氮原子有机连接剂,合成同构铽、铕发光配位聚合物(CPs){[Eu(PLIA)_1.5(H₂O)₂]·H₂O}_n (1)和{[Tb(PLIA)_1.5(H₂O)₂]·H₂O}_n (2),其中H₂PLIA=5-((吡啶-4-基甲基)氧基)苯-1,3-二甲酸。对合成的配合物进行了结构测定、表征和荧光痕量识别实验研究。2个同构配合物具有理想的三维框架结构,π…π堆积及氢键等弱相互作用增强了其化学稳定性;表征显示配位聚合物1和2具有良好的荧光性质、结晶性、热力学稳定性及结构完整性,可作为荧光传感的材料。1和2对水溶液中的Zr⁴⁺、Cr₂O₇^2-和Fe³⁺、HPO₄^2-具有选择性好、灵敏度高的荧光识别能力,其检出限分别为0.139 μmol·L^-1(1,Zr⁴⁺)、0.626 μmol·L^-1(1,Cr₂O₇^2-)、0.430 μmol·L^-1(2,Fe³⁺)、1.36 μmol·L^-1(2,HPO₄^2-)。探究了1和2作为探针的荧光猝灭机理。更有趣的是,1和2具有指纹识别性能,其荧光指纹纹路清晰连贯,细节明显,可被清晰观察。     

基于指纹识别的汽车防盗系统研究

文章在基于指纹识别模块的基础上开发了嵌入式汽车防盗报警系统,为指纹识别技术在汽车防盗系统上的应用提供了一套很好的软硬件设计方案.文中介绍了系统的功能原理、软硬件结构设计,描述了指纹算法的处理流程以及实现方法.     

数字图像处理中指纹识别技术的分析

现代社会科技水平飞速发展,我国也进入高速信息化时代。在这数据与信息爆炸的时代,诸多安全风险问题也随之而来,如黑客攻击、计算机病毒肆虐、用户身份认证等。其中用户身份认证尤为重要,而数字图像处理中的指纹识别技术就可以解决用户身份认证的需求,也是现阶段人们所关注最为成熟的生物识别技术。此技术也被应用到交通、医疗、金融、学校、公共安全等领域。文章旨在通过对指纹识别的工作原理进行分析帮助人们深入了解指纹识别技术,为数字图像处理中指纹识别技术的分析参考文献添砖加瓦。     

基于STM32的自动化办公系统

办公智能系统智能化主要体现在电脑的可隐藏功能和支架基于传感器面部感应的自动升降功能和以及平面360⁰旋转的自动实现,随意调整姿势也能高效办公。另外可控光强并自动调换位置的自动化台灯也是重要的组成部分,既保护了眼睛也节约了电能,台灯定位补光的实现是基于位置式的PID算法。指纹模块是系统总开关,控制整体,增加安全设置环节。另外,本装置还设置了无线充电区域,增加了这个模块,使此智能桌的功能较为齐全。以上模块的融合运用,使得桌面功能更加全面。解决了传统的办公桌的功能局限性,把自动化控制系统和桌子联系在了一起,在一定程度上实现了健康办公,使用户有更高和更好的体验。     

基于深度学习的污损指纹识别研究

随着社会信息化水平的提高及不稳定因素的增加,人们迫切需要更加可靠的识别技术对身份进行认证。因此,利用生物特征进行鉴定已成为时下热潮。其中的指纹识别更是因其方便性和可靠性受到普遍认同。传统的指纹识别方法基于特征点比对寻求相似性,此种方法特征点寻找容易出错,且随着指纹的模糊、破坏、污损或是其他问题,均会使识别率明显降低。针对这些问题,该文提出基于深度卷积神经网络(CNN)的CBF-FFPF(Central Block Fingerprint and Fuzzy Feature Points Fingerprint)算法对污损指纹图像进行分类识别。CBF-FFPF算法提取指纹中心点分块图像及特征点模糊化图,合并后输入CNN网络,进行指纹深层特征识别。将该算法与基于主成分分析(KPCA),超限学习机(ELM)和k近邻分类器(KNN)的指纹识别算法进行比较,实验结果表明,所提出的CBF-FFPF算法对污损指纹识别有更高的识别率和更好的鲁棒性。     

基于深度学习的蓝牙射频指纹识别系统

蓝牙射频指纹具有难以伪造的优点，基于射频指纹的身份识别能有效提高网络的安全性。文中设计了一种基于深度学习网络的蓝牙射频指纹识别系统。首先，利用Hackrf One软件无线电平台和GNU Radio软件在蓝牙信号广播阶段采集多种蓝牙信标信号。其次，对蓝牙信号进行预处理，将预处理后的数据分为训练集与验证集。然后，使用MATLAB深度学习工具箱来设计长短期记忆网，利用训练数据集对各个网络进行训练，得到蓝牙射频指纹识别网络。最后，利用验证集对上述网络进行测试和分析。当迭代次数为300时，网络对3种蓝牙信标的射频指纹识别的准确率均达到80%以上。