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企业视觉形象识别设计（VI） 及品牌包装、 策划、 推广
成果简介视觉识别设计（VI） 是企业形象识别系统（CI） 的可视化识别,它透过一切可见的视觉符号对个传达企业的经营理念及情报信息。 在企业形象识别系统（CI） 中， 视觉识别设计（VI） 是最外在、 最直接、 最具有传播力和感染力的部分。 VI 设计是将企业标志的基本要素， 以强力方针及管理系统有效地展开， 形成企业固有的视觉形象， 是透过视觉符号的设计统一化来传达精神与经营理念，有效地推广企业及其产品的知名度和形象。成熟程度和所需建设条件本课
安徽工业大学
2021-04-14
基于图像的焦炭光学组织自动识别系统
成果简介通过光度计采集不同偏光下焦炭显微图像， 采用图像处理的方法焦炭提取图像中颜色、 纹理、 分形、 区域及边界等特征， 并采用模式识别的方法， 实现焦炭光学组织的自动分类与识别。成熟程度和所需建设条件硬件平台及软件系统均已构建， 算法已得到实验验证。 作为成熟产品， 软件尚需要进一步优化， 软硬件需要联调。技术指标识别准确率： 各向同性与各向异性>95%， 片状 98%， 纤维状 99%， 镶嵌状>95%。
安徽工业大学
2021-04-14
智能声纹识别系统（开源工具ASV-Subtools）
ASV-Subtools的设计理念在于代码高度复用的同时保持模块分化和开发自由，因此具有高效性、可读性、通用性、灵活性四大特性。使用者可以轻松上手并只需通过简单的编辑配置文件就能探索不同的网络架构，实现最优异的性能。
一、项目分类
关键核心技术突破
二、成果简介
声纹识别是指从说话人的语音信号中提取声纹特征，并通过有效的分类识别模型，对说话人的身份进行校验和鉴别。声纹识别广泛应用于刑侦、人机交互声纹口令验证、银行声纹身份验证等领域。得益于深度学习的发展，声纹识别的性能在不断提升，但落地难度也相应提高。
ASV-Subtools是厦门大学智能语音实验室（XMUSPEECH）于2020年6月推出的一套高效、易于扩展的声纹识别开源工具，该工具是基于Kaldi与Pytorch开发的，充分结合了Kaldi 在语音信号和后端处理的高效性以及PyTorch 开发和训练神经网络的便捷灵活性。自开源以来，ASV-Subtools就以卓越的性能和灵活便捷的框架受到国内外重点科研院所和研发人员的青睐。
ASV-Subtools的设计理念在于代码高度复用的同时保持模块分化和开发自由，因此具有高效性、可读性、通用性、灵活性四大特性。使用者可以轻松上手并只需通过简单的编辑配置文件就能探索不同的网络架构，实现最优异的性能。
相较于语音领域的其他开源工具，ASV-Subtools专注于声纹领域的研究，不仅先后为东方语种、CNSRC等国内外知名竞赛中提供基线系统和技术支持，同时在声纹领域公开的VoxCeleb数据集上也在不断刷新着SOTA的结果。
为了加快声纹产品的落地，厦门大学智能语音实验室（XMUSPEECH）与厦门天聪智能软件有限公司（TalentedSoft）合作，共同为ASV-Subtools的开发与更新做出贡献。目前ASV-Subtools已打通声纹识别从算法研究到产品落地的全流程，技术成熟度已达到可以量产的水平。
GitHub：https://github.com/Snowdar/asv-subtools
厦门大学
2022-07-28
用于人体情绪识别的表皮混合电子系统
脑电信号（EEG）可以反馈人类情绪对应的电位变化，这为情绪识别提供了一条可行的路径。脑电信号幅值低，易受到外界噪声干扰，获取高保真度的脑电信号是实现情绪识别的基础。
一、项目分类
关键核心技术突破
二、成果简介
情绪可以有效反映人的生理和心理状态，在日常生活中起着举足轻重的作用。然而与情绪密切相关的多种疾病，具有隐蔽性，难以提前预防，对患者的生活造成很大困扰。由于脑电信号（EEG）可以反馈人类情绪对应的电位变化，这为情绪识别提供了一条可行的路径。脑电信号幅值低，易受到外界噪声干扰，获取高保真度的脑电信号是实现情绪识别的基础。目前用于脑机接口的数据采集设备通常为多通道刚性电极集成的脑电帽，其便携性和佩戴舒适性较差，易受运动伪影的影响。此外，脑电信号的非平稳性和个体间存在域转移问题，也会导致分类准确性下降。因此，在确保的脑电采集设备佩戴舒适性和便携性的同时，实现高质量信号的采集和高精度的情绪分类仍然存在重大挑战。近年来，开发高性能的柔性表皮电极成为研究热点。如何降低电极的接触阻抗，进一步提高电极在极端变形、出汗、运动、高湿度等复杂条件下，稳定采集高质量电生理信号的能力成为研究关键。
华中科技大学
2022-07-27
一种基于噪声识别的红外图像降噪方法
本发明公开了一种基于噪声识别的红外图像降噪方法，本方法引入了噪声识别的基本思想，分别计 算了当前像素基于截尾均值的和基于梯度的隶属度，考察当前像素受噪声干扰的程度，采用联合判据判 断当前像素是否为噪声像素，最后根据判断结果进行降噪，实现对红外图像的降噪。本发明计算量小， 易于实时实现;相对传统算法能更有效的保护图像边缘与细节;在对噪声点进行降噪的过程中也考虑了 图像的纹理梯度信息，更为准确的对原有信号进行估计。
武汉大学
2021-04-13
非控环境下基于视频的人脸识别系统
本项目实现自然视觉监控环境下单/多人的人脸检测、跟踪及识别。系统能实现单样本条件下，完成视频中所出现人物的身份判别，能应对自然监控环境下的光照、姿态、表情变化及面部遮挡物的改变。目前，系统识别精度在千人库小规模测试中达到 95%以上，识别速度为 25 帧/秒。系统主要特点在于：
(1) 不同环境下的人脸特征点标记：以主动外观模型为基础，初始化后经过一组级联回归器的数次迭代来优化标记点，最终得到足够精度的标记点。方法能适应多姿态、多表情以及多种光照等自然环境下的人脸。
(2) 高效的有效人脸检测、跟踪及确认机制：在监控视频中，人脸在某些帧会出现模糊、严重遮挡而使得脸部特征严重缺失，此时所捕捉到的人脸已不适合进行识别。为此，通过建立高效的模糊及遮挡判别机制，自动抛弃原始检测到的非人脸和非正常人脸，完成非连续帧多个人脸的有效跟踪。
(3) 鲁棒且具有区分度的人脸特征提取机制：考虑到校正后的人脸仍然与原始样本人脸存在差距，从多个尺度从校正后的归一化人脸中提取不变性特征，能适应多种环境改变，同时设计特征投影空间，进一步加强样本区分度。
(4) 高速有效的识别确认机制：为提高识别的准确性，建立视频识别序列中正确识别确认机制，通过 voting 方式，删除序列中的误识别，保留正确识别结果。
此外，为提高系统对人脸表情和眼镜等遮挡物的适应性，正在进行二次版本的提升工作，目前已完成人脸表情归正以及遮挡物自动摘除的仿真，部分仿真结果。
江南大学
2021-04-13
无线终端设备指纹接入认证技术
物理指纹是通信设备发射信号所携带的设备指纹，具有唯一性和难以克隆性。基于通信设备内生的“设备指纹”特征，在物理层实现通信系统的接入认证。由于设备指纹具有唯一性，不可复制性以及稳定性，攻击者很难仿冒出相似的设备指纹特征。该技术可以有效抵御伪造及篡改攻击。基于物理指纹的目标身份识别及接入认证可以解决未来大规模物联网中的设备身份识别及认证问题。此外，该技术还可以在核心重点网络中实现基于物理层的安全防御加固，有效保障通信系统运行安全。技术创新点及参数当前主流安全厂家的无线网络接入系统的安全子系统（如WIDS无线入侵检测系统）广泛采用了白名单、黑名单的方法对无线接入设备的链路层以上身份标识（如MAC地址、BSSID、IP地址等）进行认证。然而设备的链路层以上身份标识是易于伪造的，这就使得单一针对身份标识的防护容易失效，安全防护程度不高。因而，保障无线接入安全性一直是个难题。基于物理指纹的设备认证是另一种无线设备认证方法，即在基站侧通过提取无线设备发送的信号中包含的设备指纹特征来进行设备认证。这种方法无需改造和配置现有的无线终端与基站设备，而是仅需要附加一套无线设备指纹提取设备与无线接入管理设备，就可以达到鉴别伪造的链路层身份标识、并管控非法接入的目的。通过提取无线终端的设备指纹，在局端进行指纹识别与匹配。近年来的研究表明，可以通过无线电磁波提取其发射设备的射频特征。就像每个人都有不同的指纹一样，每个射频设备的硬件也会有差异，这种射频硬件上的差异被称为“无线设备指纹”。这种硬件上的差异会反映在电磁波信号中，通过分析接收到的射频信号可以提取出设备的特征。如图所示的为典型的数字无线电发射机结构。数字信号经过数模转化后就会存在着I/Q两路的不平衡。此外，发射端的滤波器的通带内部平坦也会将滤波器独特的频率响应特征寄生在发射信号内。由于发射机RF本振的偏移，其发射的信号进行上变频后将不可避免的产生载波频率的偏差。此外，功放的非线性，天线的耦合差别都会对发射的信号产生独特的影响。
东南大学
2021-04-11
全双工无线激光通信光端机
提出了一种高带宽效率、利用脉冲间隔和脉冲间隔的状态联合传递信息脉冲状态间隔调制编码方法。该调制方法可以有效地降低通信系统对大气信道的敏感程度。提出大气信道激光传输特性的熵评价方法与实现途径，同时从波前的空间与时间两个角度获取信道调制信息，为综合评价信道容量提供了一种有效手段。
长春理工大学
2021-04-26
全双工无线激光通信光端机
提出了一种高带宽效率、利用脉冲间隔和脉冲间隔的状态联合传递信息脉冲状态间隔调制编码方法。该调制方法可以有效地降低通信系统对大气信道的敏感程度。提出大气信道激光传输特性的熵评价方法与实现途径，同时从波前的空间与时间两个角度获取信道调制信息，为综合评价信道容量提供了-种有效手段。主要技术指标
长春理工大学
2021-04-26
移动互联多房间无线音乐系统
本技术成果是具有自主知识产权的无线家庭音响系统
中山大学
2021-04-10