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生物特征识别技术及其应用
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
电子科技大学 2021-04-14
人类属性自动识别技术
通过机器学习方法对个人的各种属性,如身份、年龄、姿态、表情、颜值、行为等进行自动识别和分析,广泛应用于人机交互、推荐系统、智能监控、安全控制等诸多领域。包括3D手势姿态识别、基于静态图像的人体行为识别等技术。
东南大学 2021-04-11
时空数据预测与识别技术
01. 成果简介 随着移动计算、传感器网络和科学观测设备等新技术在经济社会各领域的广泛应用,特别是监控、遥感、定位等技术的崛起,人们获得了海量的时空数据。时空数据分布于连续空间,并且随着时间动态变化,具有十分复杂的模式规律。例如,卫星遥感数据和雷达回波数据是广泛应用于气象观测和军事侦察的时空数据,在连续的卫星扫描或雷达观测过程中,形成时间轴上的一系列遥感图像或回波影像,反映三维地理空间中某种观测物理量的变化规律。视频监控、医学影像、气象预报、环境监测等很多应用领域都涉及时空数据预测和识别任务,在问题求解过程中需要同时考察时间和空间两方面因素,存在时间上的非平稳性和空间上的高维相关性两大技术难题。 本成果创新大数据深度学习技术,从复杂、海量、高维、非平稳的时空数据中识别重要的时空模式,挖掘在时间和空间上的变化规律,并对未来的时空演变趋势进行预测,形成了时空数据预测和识别的深度学习技术(如图1所示)。具体包括:·        提出卷积结构与循环结构深度融合的统一建模方法,学习高维度、非线性时空特征表示,挖掘空间关联结构与时间动态信息;·        提出时空记忆单元和回忆机制,对时空非线性、非平稳性变化进行预测学习;·        提出时空数据的迁移学习技术,降低时空分布差异,实现知识的跨时空迁移。 该技术尤其擅长捕捉高维度、非平稳时空数据的非线性变化规律,例如多物体对象在空间和时间上的“产生、消亡、运动、形变“等复杂时空数据场景。与同类技术相比,运行时间短,预测和识别精度高,在国际上处于整体先进、部分领先的水平。  图1. 用于时空数据预测和识别的循环神经网络架构及其时空记忆单元图2. 本成果技术(时空数据预测与识别)在北京交通流量预测任务上的效果02. 应用前景 该技术成熟度高,部分成果已经以线上系统的形态成功应用于中国气象部门强对流天气预报业务中,与国内现有极端天气预报业务系统相比,该技术将雷达回波外推预报准确率平均提高了45%,其中高强度雷达回波外推预报准确率提高了353%,处于国际先进水平。气象灾害中70%以上是由雷暴大风、下击暴流等强对流天气导致,致死人数占自然灾害死亡人数的93%,因此该技术在避免人员伤亡、实现财产保全、减少农业损失方面产生显著的社会经济效益。同时,该技术还可广泛应用于时空数据的预测和识别场景,在关系国计民生的气象、环保、交通等领域可以发挥重要作用,应用前景广阔。例如,采用该技术可实现未来交通流量时空分布的精准预测(如图2)。该项成果还入选了2018年首届数字中国建设峰会,为杭州G20峰会、厦门金砖会晤、中国国际进口博览会等提供了精准预报支持,获得2018年教育部技术发明一等奖和2018年中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权6项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术,包括分布式数据存储与查询、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘、数据质量治理等方向。团队负责人为王建民教授、软件学院院长,机器学习小组组长为龙明盛副教授。团队在本领域发表国际学术论文100余篇,申请专利100余项,授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年中国气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖、2012年教育部科技进步一等奖等奖励。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。
清华大学 2021-04-13
人脸识别
已有样品/n采用自主研发的人脸识别技术,识别率达到国际先进水平。已经在 多个案例中使用。 该项目广泛应用于平安城市、智慧城市、智能安防、门禁、司法鉴 定、公安侦查方面,具有较好的市场前景。
华中科技大学 2021-01-12
声纹识别
声纹是对语音中所蕴含的、能唯一表征和标识说话人身份的语音特征参数及基于这些特征参数所建立的语音模型的总称。声纹是人的生物个性特征,很难找到两个声纹完全一样的 人。声纹识别技术属于生物识别技术的一种,是一项根据语音波形中所蕴涵的说话人信息, 自动识别说话人身份的技术。与语音识别不同的是,声纹识别利用的是语音信号中的说话人 信息,而不考虑语音中的字词意思,它强调说话人的个性;而语音识别的目的是识别出语音 信号中的言语内容,并不考虑说话人是谁,它强调共性。声纹识别根据应用的范畴,可分为两类:(1)声纹辨认(说话人辨认):用以判断某段 语音是若干人中的哪一个所说的,是“多选一”问题;(2)声纹确认(说话人确认):用以 确认某段语音是否是指定的某个人所说的,是“一对一判别”问题。截止到 2009 年初,声纹识别产品在生物识别市场的占有率为 15.8%,仅次于指纹识别 和掌形识别。目前,我国生物识别行业内厂商有 200 多家,其中 96%从事指纹识别技术相 关产品的研究和开发,产品趋同化明显。国内声纹识别市场已经启动,其发展空间更为广阔, 在金融、证券、社保、公安、军队及其他民用安全认证等行业和部门有着广泛的需求。
清华大学 2021-04-11
声纹识别
声纹是对语音中所蕴含的、能唯一表征和标识说话人身份的语音特征参数及基于这些特 征参数所建立的语音模型的总称。声纹是人的生物个性特征,很难找到两个声纹完全一样的人。 声纹识别技术属于生物识别技术的一种,是一项根据语音波形中所蕴涵的说话人信息, 自动识别说话人身份的技术。与语音识别不同的是,声纹识别利用的是语音信号中的说话人 信息,而不考虑语音中的字词意思,它强调说话人的个性;而语音识别的目的是识别出语音 信号中的言语内容,并不考虑说话人是谁,它强调共性。 声纹识别根据应用的范畴,可分为两类:(1)声纹辨认(说话人辨认):用以判断某段 语音是若干人中的哪一个所说的,是“多选一”问题;(2)声纹确认(说话人确认):用以 确认某段语音是否是指定的某个人所说的,是“一对一判别”问题。 声纹识别与其他生物识别技术,诸如指纹识别、掌形识别、虹膜识别等相比较,除具有 不会遗失和忘记、不需记忆、使用方便等优点外,还具有以下特性: l 用户接受程度高,由于不涉及隐私问题,用户无任何心理障碍; l 利用语音进行身份识别可能是最自然和最经济的方法之一。声音输入设备造价低廉, 甚至无费用(电话),而其他生物识别技术的输入设备往往造价昂贵; l 在基于电信网络的身份识别应用中,如电话银行、电话炒股、电子购物等,与其他 生物识别技术相比,声纹识别更为擅长,得天独厚。
清华大学 2021-05-08
声纹识别
项目成果/简介:声纹是对语音中所蕴含的、能唯一表征和标识说话人身份的语音特征参数及基于这些特 征参数所建立的语音模型的总称。声纹是人的生物个性特征,很难找到两个声纹完全一样的人。声纹识别技术属于生物识别技术的一种,是一项根据语音波形中所蕴涵的说话人信息, 自动识别说话人身份的技术。与语音识别不同的是,声纹识别利用的是语音信号中的说话人 信息
清华大学 2021-01-12
图像识别
图像识别服务基于大数据和深度学习实现,可精准识别图像中的视觉内容,包括上千种物体标签、数十种常见场景等,包含图像打标、场景分类、鉴黄等在线API服务模块,应用于智能相册管理、图片分类和检索、图片安全监控等场景。
阿里云计算有限公司 2021-02-01
基于主动视情感识别与面部重建技术研究
由于计算机视觉和人类视觉系统统的工作机理不同,研究适合计算机的传感方法和处理方法,是机器视应用的一条切实可行的途径。基于多目人脸识别重建的关键技术研究,采用主动视视频图像重采样技术,实现人脸三维数字化,对立体视觉多CCD传感器数据融合研究。重点研究基于混沌、小波神经网络和遗传算法等经算法实现情感的特征提取与识别技术,构建其数学模型系统,然后对人脸进行三维重建,最后对真实感三维人脸实施编辑,实现原型系统研制。 可获得的成果 1)、基于主动视觉对运动人脸特征与情感进行特征提取与识别技术; 2)、基于混沌、小波神经网络等优化算法实现情感识别技术; 3)、人脸重建关键技术的研究及其真实感三维人脸编辑研究并对实现原型系统研制。
西南交通大学 2021-04-13
一种基于视频技术的目标识别装置
一种基于视频技术的目标识别装置,包括固定杆,所述固定杆横截面上端形成空腔,下端靠近两侧分别为支撑座,两支撑座之间形成通道,中空T形杆水平段置于所述空腔中,竖直段穿过所述通道并与位于固定杆下方的监视设备固定连接,环形链条带动中空T形杆沿固定杆在水平方向上移动。通过将监视设备与中空T形杆连接并安装在固定杆下方,用环形链条带动监视设备在水平方向上移动,从而扩大了监视设备的监控范围并实现精准监控。
安徽建筑大学 2021-01-12
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