第2章1自动识别技术与条形码

第2章自动识别技术与RFID内容提要感知识别技术融合物理世界和信息世界，是物联网区别于其他网络最独特的部分。本篇从自动识别技术与RFID开始，逐一介绍多样化的信息生成方式。内容回顾第1章介绍了物联网的基本概念，核心技术，主要特点和应用前景。把物联网分为感知识别层、网络构建层、管理服务层和综合应用层四层。本章介绍自动识别技术和RFID，重点讨论RFID组成，分类等，并简要介绍防止RFID标签冲突算法。2.1自动识别技术2.2RFID的历史和现状2.3RFID技术分析2.4RFID标签冲突*2.5RFID和物联网自动识别技术是模式识别理论的典型应用，选取不同的特征产生了多样的自动识别技术。本章内容2.1自动识别技术自动识别技术应用一定的识别装置，通过被识别物品和识别装置之间的接近活动，自动地获取被识别物品的相关信息，并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的一种技术。自动识别系统根据识别对象的特征可以分为两大类：特征提取技术和数据采集技术。自动识别技术的种类与特征比较数据采集技术特征提取技术相同点基本功能都是完成物品的自动识别和数据的自动采集不同点需要被识别物体具有特定的识别特征载体（如标签等，仅光学字符识别例外）根据被识别物体的本事的行为特征（包括静态的、动态的和属性的特征）来完成数据的自动采集2.1自动识别技术

自动识别分类2.1自动识别技术人体生物特征包括生理特征和行为特征两大类。⑴生理特征主要包括人脸、指纹、掌纹、掌形、虹膜、视网膜、静脉、DNA、颅骨等，这些特征是与生俱来的，是先天形成的；⑵而行为特征包括声纹、签名、步态、耳形、按键节奏、身体气味等，这些特征是由后天的生活环境和生活习惯决定的。人体生物特征人脸脸部热量图指纹手形手部血管分布虹膜视网膜签名语音常用生物特征的比较语音识别2.1自动识别技术语音识别的定义语音识别（SpeechRecognition）：主要指让机器听懂人说的话，即在各种情况下，准确地识别出语音的内容。从而根据其信息，执行人的各种意图。语音识别的应用语音识别技术根据其属性，基本功能可归为两大类：根据人本身的声纹特征来进行身份认证。另一类是根据人发出特定的语音指令来进行命令控制。

iphone4S——SiriSiri是苹果公司在其产品iphone4S上应用的一项语音控制功能。Siri可以令iPhone4S变身为一台智能化机器人。实现一种人机互动语音识别语音识别

iPhone版：2011-10-27更新，讯飞口讯1.0.1037版本发布，新增语音输入发布微博功能。Android版：2011-10-28更新，讯飞语音输入法2.0.1094版本发布，增加拼音整句输入功能，并优化部分细节问题。2010年10月就已经发布了第一版“语音云”平台。2012年3月发布新一代“语音云”平台。科大讯飞腾讯2013年9月微信5.0这个版本亮相的微信语音输入功能来自腾讯的自主研发语音识别技术。2013年11月正式上线智能开放平台。语音识别和图像识别成为首批开放给第三方应用开发者的智能识别技术。通过调用相关技术接口，第三方应用也可以实现微信中已有的语音转文字、图片扫描等功能。

语音识别语音识别框架：典型的模式识别系统·构词规则·同音字判决·语法语义·背景知识预处理声学参数分析测度估计失真测度语音库判决专家知识库训练识别结果·反混叠失真滤波器·预加重器·端点检测·噪声滤波器·欧氏距离·似然比测度○语音信号输入2.1自动识别技术人脸识别非接触，用户接受度高。人脸识别技术使用摄像头作为识别信息的获取装置，以非接触方式，自动获取人脸，并完成人脸识别过程。直观性突出。人脸识别技术所使用的依据是人的面部图像，而人脸无疑是肉眼能够判别的最直观的信息源，“以貌取人”符合人的认知规律。同时也方便后期人工确认，且具再利用等明显优势。识别速度快，不易被察觉。与其它生物识别技术相比，人脸识别属于一种自动识别技术，一秒时间内可以识别好几次。不被察觉的特点对于识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。不易仿冒。人脸识别技术要求识别对象必须亲临识别现场，他人无法仿冒。2.1自动识别技术人脸识别2000年8月8日，数万名观众由国家体育场鸟巢的100多个人脸识别系统快速身份验证关口有序入场，参加2008北京奥运会的开幕式。据悉，该验证系统是由中科院自动化所研制的。人脸识别人脸识别门禁系统中国人民银行规定所有的金库安防监控系统都要有人脸识别功能。人脸识别自动人脸识别系统所谓自动人脸识别系统，是指不需要人为干预，能够自动获取人脸图像并且辨别出其身份的系统一个自动人脸识别系统至少要包含三个部分，即数据采集子系统、人脸检测子系统和人脸识别子系统“人脸识别”有时是指整个自动人脸识别系统所做的工作，有时是指人脸识别子系统所做的工作数据采集子系统人脸识别子系统人脸检测子系统自动人脸识别系统识别结果：Heis…!人脸识别人脸识别的过程人脸识别

在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。人脸检测人脸识别对人脸进行特征建模的过程。人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。人脸图像特征提取人脸识别基于人脸特征点的识别算法（Feature-basedrecognitionalgorithms）基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-basedrecognitionalgorithms）基于模板的识别算法（Template-basedrecognitionalgorithms）利用神经网络进行识别的算法（Recognitionalgorithmsusingneuralnetwork）基于光照估计模型理论提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。优化的形变统计校正理论基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；强化迭代理论强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；独创的实时特征识别理论该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到最佳的匹配效果人脸识别算法人脸识别人脸识别的困难相似性不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。易变性人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。人脸识别虹膜识别：合适的生物特征虹膜识别是当前应用最方便精确的生物识别技术，虹膜的高度独特性和稳定性是其用于身份鉴别的基础。虹膜识别的特点：生物活性:虹膜处在巩膜的保护下，生物活性强。非接触性:从无需用户接触设备,对人身没有侵犯。唯一性:形态完全相同虹膜的可能性低于其他组织。稳定性:虹膜定型后终身不变，一般疾病不会对虹膜组织造成损伤。防伪性:

不可能在对视觉无严重影响的情况下用外科手术改变虹膜特征。2.1自动识别技术虹膜识别的缺点很难将图像获取设备的尺寸小型化；设备造价高，无法大范围推广；镜头可能产生图像畸变而使可靠性降低；两大模块：硬件和软件一个自动虹膜识别系统包含硬件和软件两大模块：虹膜图像获取装置和虹膜识别算法。分别对应于图像获取和模式匹配这两个基本问题。虹膜识别技术指纹识别技术从实用角度看，指纹识别是优于其他生物识别技术的身份鉴别方法。因为指纹具有各不相同、终生基本不变的特点，且目前的指纹识别系统已达到操作方便、准确可靠、价格适中的阶段，正逐步应用于民用市场。指纹识别的处理流程：通过特殊的光电转换设备和计算机图像处理技术，对活体指纹进行采集、分析和比对，可以迅速、准确地鉴别出个人身份。系统一般主要包括对指纹图像采集、指纹图像处理、特征提取、特征值的比对与匹配等过程。自动识别技术举例光符号识别语音识别虹膜识别指纹识别IC卡条形码2.1自动识别技术指纹特征有哪些（总体特征）？纹型：三种基本纹型包括：环型、弓型和螺旋型纹数：模式区内指纹纹路的数量。模式区：指纹上包含总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的三角点：位于从核心点开始的第一个分叉点或断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、转折点、或者指向这些奇异点。指纹识别技术指纹特征有哪些（局部特征）？终结点（Ending）：一条纹路在此终结。分叉点（Bifurcation)：一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。分歧点（RidgeDivergence）：两条平行的纹路在此分开。孤立点（DotorIsland）:一条特别短的纹路，以至成为一点。环点（Enclosure）:一条纹路分开成为两条之后，立即有合并成为一条，这样形成的一个小环称为环点。短纹（ShortRidge）:一端较短但不至于成为一点的纹路。光符号识别光学字符识别（OpticalCharacterRecognition，OCR），是模式识别（PatternRecognition，PR）的一种技术，目的是要使计算机知道它到底看到了什么，尤其是文字资料。OCR技术能使设备通过光学机制识别字符。数据采集技术有：利用光学原理的存储器：光学字符识别、条码（一维、二维）、矩阵码、光标读写器；磁存储器：磁条、非接触磁卡、磁光存储、微波；电存储器：触摸式存储、RFID射频识别、存储卡（智能卡、非接触式智能卡）、视觉识别、能量扰动识别。磁卡识别技术

磁卡是由一定材料的片基和均匀涂覆在片基上的微粒磁性材料制成的，采用的是磁识别技术。磁条从本质意义上讲和计算机用的磁带或磁盘是一样的，可以记载字母、字符及数字信息，通过粘合或热合与塑料或纸牢固地整合在一起，形成磁卡。磁条记录信息的方法是变化磁的极性，一部解码器可以识读到磁性变换，并将它们转换成字母或数字的形式。IC卡技术IC卡（IntegratedCircuitCard），即“集成电路卡”在日常生活中已随处可见。实际上是一种数据存储系统，如有必要还可附加计算能力。一个标准的IC卡应用系统通常包括：IC卡、IC卡接口设备（IC卡读写器）、PC，较大的系统还包括通信网络和主计算机等，如图所示。自动识别技术举例光符号识别语音识别虹膜识别指纹识别IC卡条形码IC卡：基本组成IC卡：由持卡人掌管，记录持卡人特征代码、文件资料的便携式信息载体。接口设备：即IC卡读写器，是卡与PC信息交换的桥梁，且常是IC卡的能量来源。核心为可靠的工业控制单片机，如Intel的51系列等。PC：系统的核心，完成信息处理、报表生成输出和指令发放、系统监控管理以及卡的发行与挂失、黑名单的建立等。网络与计算机：通常用于金融服务等较大的系统。自动识别技术举例光符号识别语音识别虹膜识别指纹识别IC卡条形码IC卡：分类自动识别技术举例光符号识别语音识别虹膜识别指纹识别IC卡条形码IC卡：按芯片分类（1）存储器卡。存储器卡卡内嵌入的芯片为存储器芯片，这些芯片多为通用E2PROM（或FlashMemory）；无安全逻辑，可对片内信息不受限制地任意存取；卡片制造中也很少采取安全保护措施；不完全符合或支持ISO/IEC7816国际标准，而多采用两线串行通信协议（I2C总线协议）或3线串行通信协议。存储器卡功能简单，没有（或很少有）安全保护逻辑，但价格低廉，开发使用简便，存储容量增长迅猛，因此多用于某些内部信息无须保密或不允许加密（如急救卡）的场合。特点：IC卡：按芯片分类（2）逻辑加密卡。逻辑加密卡由非易失性存储器和硬件加密逻辑构成，一般是专门为IC卡设计的芯片，具有安全控制逻辑，安全性能较好；同时采用ROM、PROM、E2PROM等存储技术；从芯片制造到交货，均采取较好的安全保护措施，如运输密码TC（TransportCard）的取用；支持ISO/IEC7816国际标准。逻辑加密卡有一定的安全保证，多用于有一定安全要求的场合，如保险卡、加油卡、驾驶卡、借书卡、IC卡电话和小额电子钱包等。特点：

IC卡：按芯片分类（3）CPU卡。CPU卡也称智能卡。CPU卡的硬件构成包括CPU、存储器（含RAM、ROM、E2PROM等）、卡与读写终端通信的I/O接口及加密运算协处理器CAU，ROM中则存放有COS（ChipOperationSystem，片内操作系统）。计算能力高，存储容量大，应用灵活，适应性较强。安全防伪能力强。不仅可验证卡和持卡人的合法性，且可鉴别读写终端，已成为一卡多用及对数据安全保密性特别敏感场合的最佳选择，如手机SIM卡等。真正意义上的“智能卡”。特点：

CPU卡：按交换界面分类接触式IC卡

接触式IC卡的多个金属触点为卡芯片与外界的信息传输媒介，成本低，实施相对简便；非接触式IC卡则不用触点，而是借助无线收发传送信息，因此在前者难以胜任的交通运输等诸多场合有较多应用。非接触式IC卡CPU卡：按应用领域分类

根据应用