57、生物识别技术:发展、挑战与未来展望

生物识别技术:发展、挑战与未来展望

1. 生物识别系统的基础与标准化

生物识别技术在当今社会的应用越来越广泛,其中指纹识别系统是最为常见的一种。一个完整的指纹识别系统应包含注册过程。在注册时,用户需在指纹读取器上按压3 - 5次,系统会获取与不同条件相关的多个指纹图像。这些图像反映了注册者的操作习惯,系统从这些图像中提取指纹特征并组合后,将一组指纹特征存储在数据库中。这组特征并非仅从单一指纹图像提取,而是来自不同操作条件下的多个图像,因此能扩大系统的容错能力,处理更复杂的按压情况。实验表明,若用户在注册时按压3 - 5次,系统的识别性能可提高约3 - 4倍。

国际上致力于生物识别标准化的组织包括国际电信联盟(ITU)、国际标准化组织(ISO)和国际电工委员会(IEC)。ISO和IEC联合成立了信息技术标准联合技术委员会JTC1。2002年,ISO/IEC JTC1设立了SC37小组来制定生物识别标准。SC37设立了6个技术工作组:
1. WG1 - 统一生物识别词汇
2. WG2 - 生物识别技术接口
3. WG3 - 生物识别数据交换格式
4. WG4 - 生物识别配置文件
5. WG5 - 生物识别性能测试与报告
6. WG6 - 生物识别的跨司法管辖区和社会方面

其中,生物识别数据交换格式工作组(WG3)自2005年起制定了一系列完整标准,如下表所示:
|标准编号|标准内容|
| ---- | ---- |
|ISO/IEC 19794 - 1:2006|第1部分:框架|
|ISO/IEC 19794 - 2:2005|第2部分:指纹细节点数据|
|ISO/IEC

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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