23、多生物特征识别系统的采集、处理架构与融合级别

多生物特征识别系统的采集、处理架构与融合级别

1. 多生物特征采集方式

多生物特征系统的证据采集方式主要有串行和并行两种。
- 串行采集 :依次收集证据,即每个数据源独立获取,相邻采集之间有较短的时间间隔。这种方式不需要特殊的传感器布置,安装成本通常较低。
- 并行采集 :同时获取证据。例如,利用同一设备中的两个摄像头可近乎同时获取用户的面部和虹膜信息;通过捕获视频能同时采集用户的面部、语音和唇部动作;使用多指扫描器可并行采集多个指纹。并行采集能减少注册和认证时间,提高多生物特征系统的可用性。

2. 多生物特征处理顺序

多生物特征系统的处理顺序指的是对采集到的信息进行处理以做出决策的顺序,它可能与信息的采集顺序无关,信息可以串行采集但并行处理,反之亦然。主要有以下两种模式:

2.1 串行或级联模式

在这种模式下,信息按顺序处理。例如,先处理用户的指纹信息,如果指纹子系统无法确定用户身份,再处理面部生物特征数据。这种模式有以下优点:
- 若在未等待所有单生物特征系统输出的情况下就做出决策,可有效减少处理时间。
- 用户可以选择先采集哪种生物特征,提高了使用便利性。
- 在大规模识别任务(如数据库索引或过滤)中,能进行快速有效的搜索。每次匹配结果可用于逐步修剪数据库,使搜索更快更高效。

不过,级联式多生物特征系统需要强大的算法来有效处理各种可能的事件序列。

2.2 并行模式

每个单生物特征系统同时独立处理其信息,然后使用适当的融合方案将处理后的信息进

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建求解过程,重点关注不确定性处理方法需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习交叉验证。
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