生物特征识别是利用人体的虹膜、指纹和人脸等生物特征进行身份识别的技术。项目处于产业化阶段，已授权相关发明专利28项，成果突破了国际上信息安全领域中多模态生物特征识别技术中的虹膜清晰度检测，虹膜特征提取以及低质量指纹图像的识别等技术瓶颈，研制了信息安全的多模态生物特征识别系统，该系统建立在自主创新和自主知识产权的基础上，打破了国际技术垄断，其中低质量指纹图像分割、虹膜动态质量评估和特征提取技术达到国际领先水平，直接推动我国多模态生物特征识别技术在信息安全领域的发展。本成果的推广应用为解决信息安全的重大

本产品在Haar特征的Adaboost基础上采用自主知识产权的图像旋转、仿射变换伽马校正、高斯差分滤波、对比度均衡以及双曲线正切相结合的光照处理；采用改进Gabor小波变换进行特征抽取，采用FFT加速特征提取，用Fisher线性判别进行分类，融合了Deep Learning技术，具有速度快、便携、环境适应度强和识别率高等特点。产品已经在江苏省农业银行2700台自助办卡设备、江苏省农业银行超级用户终端、江苏省在建征信数据平台、江苏省公安厅等场景应用、推广。

南京大学科研人员经过技术攻关，实现一种结合了动态人眼跟踪的虹膜识别装置，该装置有效的扩展了虹膜识别的距离与角度，并能够同时进行多个目标的识别。过程无需目标参与定位与对准, 装置自动调整以配合完成虹膜图像采集,有效实现虹膜图像的识别认证。该系统能在银行、商业、机关安全部门等领域取代传统产品，还能应用在如下领域：车库管理、工业生产、幼儿园、学校、高档住宅区等不便于人员主动配合识别仪器的领域，并且便于行动不便的残疾人进行身份验证，无需残疾人过多的

一、行人再识别研究研究背景：行人再识别（Person Re-Identification，简称 Re-ID）研究跨视域跨摄像头情况下对行人进行连续跟踪，是目前计算机视觉研究的热门方向，在智能安防领域有巨大的市场和广阔的发展前景。研究成果：基于特征级有监督背景消除的行人再识别方法、基于激活引导属性分类模型（AGAC）的行人再识别方法。二、面向智能终端的隐式身份认证不同用户的触摸智能手机的习惯具有独特性，不易被模仿。利用用户触摸智能手机的习惯作为生物识别符，“隐形地” 完成对用户身份的合法性认证。三、利用双通道建模的鬼影抑制算法研究背景：检测中的鬼影经常造成误检测，该算法可以抑制在检测时产生鬼影

本发明涉及手写文字的识别方法，包括：a.归一化手写输入数据，定义神经元数，建立自动编码器模型并初始化权重和偏置；b.通过压缩感知模型进行数据压缩采样；c.对得到数据进行自动编解码后重建手写输入数据，使重建数据相对原始手写输入的误差最小化；d.将构建的各模型逐层堆叠组成n层神经元的特征深度学习模型，并对所述的n层神经元遍历进行深度特征学习，其中n为自然数；e.输出识别的手写文字。本发明能够通过模拟人脑视觉神经元感知事物的特性，结合压缩感知和深度学习，自动挖掘表征手写文字的细致特征，非常有效的提高了手写文字的表征能力和模型学习的效率，大幅度的提高了手写文字特别是手写数字的识别精度和识别效率。

围绕核酸特殊结构和修饰的动态变化，利用化学生物学理论和技术，通过化学小分子对核酸结构和修饰的识别及相互作用，探索生命过程新机制，项目取得一系列原创性成果，为疾病早期诊断和高选择抗癌领域提供新策略。主要科学发现为：1.实现小分子对非规则核酸的结构识别和调控，并揭示四链核酸新机制。通过抑制肿瘤中高表达的端粒酶，提出了小分子对G-四链核酸(G-4)识别新机制和抗肿瘤药物设计新策略；双钌配合物通过钾离子调控机制特异识别G-4产生光响应，创立了目视检测G-4的新技术；通过光诱导机制实现小分子不同

本实用新型公开了一种路况识别仪，所述微控制器为AT89S52，不仅能耗低，而且性能高，所述识别仪主体包括键盘模块和显示模块，便于参数设定和观察，所述支架包括竖支架和横支架，所述横支架固定在竖支架上端，所述红外发射器、反射红外接收器、红外散射接收器固定在横支架上，所述辐射温度传感器固定在竖支架上，所述红外发射器和反射红外接收器与水平地面的夹角相等，便于接收信号，该路况识别仪具有良好的可靠性、稳定性以及耐久性的优点，具有广阔的市场前景。

在生物医学光学方面，本团队开展了基于低相干原理的检测技术在生物医学领域的应用，开展了低相干眼生物测量仪的研制；实现了工程样机的制备，技术成熟度 7 级；具体如图 1 所示；此设备可以开展眼轴长度，角膜曲率，角膜直径和前房深度的测量；还开展了低相干原理下的生物折射率研究，开展了液体，固体状态下的折射率测量，因为折射率与生物体的属性都有一定的相关性。

AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能