识别技术论文范文

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本文作者：仇阿根、熊利荣、赵阳阳 单位：中国测绘科学研究院、武汉大学资源与环境科学学院、华中农业大学工学院

花生仁的外衣完整性检测是一种模式识别。根据影响花生仁外衣完整性的颜色特征参数，对花生仁外衣完整性进行识别。在神经网络运用领域里，算法的确定无法用一个完全标准，主要是靠经验来选择的。基于以上原因，花生仁外衣完整性检测神经网络的设计算法选择BP算法［9］，该算法能实现输入与输出之间的非线性映射，对于样本数量有限的情况也同样适用。一个典型的BP网络结构如图3所示。BP神经网络通常具有多个隐含层。本文中，隐层神经元采用Sigmoid型传递函数，输出层采用logsig型传递函数。花生仁的外衣完整性检测是一种模式识别。根据影响花生仁外衣完整性的颜色特征参数，对花生仁外衣完整性进行识别。在神经网络运用领域里算法的确定无法用一个完全标准的算法确定，主要是靠经验来选择的。基于以上原因，花生仁外衣完整性检测神经网络的设计算法选择BP算法。一个典型的BP网络结构(如图3所示)通常具有一个或多个隐层。其中，隐层神经元通常采用Sigmoid型传递函数，而输出层神经元则采用logsig型传递函数。

BP识别系统是以BP神经网络分类器［10］为核心的系统，系统设计如图4所示。BP神经网络分类器由一个BP网络训练子系统生成得到，图像由CCD摄像头获得后，由图像采集卡数字化输入计算机，提取特征区域获得颜色特征参数，这些参数输入BP网络即可得到分类结果。影响花生完整性的颜色特征参数为H，I和S，因此输入层节点数等于3;网络的输出有两种情况，即完好与破损，因此输出层有2个节点;对应于完整和破损这两种判断结果，分别用2位二进制编码为10和01。隐含层的节点数的确定非常重要，数目过少，网络将不能建立正确的判断界，使网络训练不出来或不能识别以前没有的样本，且容错性差;而节点数目过多，学习时间长，使网络的泛化能力降低。本文通过多次反复训练网络，确定隐含层节点数目为40。本研究采用Matlab软件及其神经网络工具箱来实现网络建模。在神经网络工具箱中，对神经网络的名称、类型、结构和训练函数等参数进行设置，如表1所示。

建立了BP神经网络并对网络进行初始化后，就可对网络进行训练了。将训练步数设为500步，将训练目标误差goal参数设置为0．01，结果如图5所示。图5中，横坐标表示本网络的预置训练步数，纵向坐标表示本网络的预置训练误差，水平横线表示期望的目标误差，误差变化曲线如图5所示。由图5可知，当网络训练到170步时，网络误差已经达到期望的目标值0．01，训练即可停止。

本文采用BP神经网络与计算机视觉技术相结合的手段，建立了一个花生外衣完整性判别系统。实验证明，判别准确率达到87．1%。此系统很容易推广在其他农产品的检测中，只需要改变输入和输出样本数据，重新训练一下BP网络，即可投入使用。因此，将BP神经网络运用到农产品的品质检测过程中，具有巨大的潜力和广阔的应用前景。但必须指出的是，此方法高效可行，整个训练过程只用了6s，且本研究建立在静态实验环境下，生产效率依然很低。如果要将此实验结果运用生产实际，必须设计出配套的硬件分级设备，这将是后续研究的重点。

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射频识别技术是无线通信IC和天线所构成的组件的通称。它的成品有着各式各样的形状和大小,不过其基本的卡片型、硬币型及有印刷天线的纸张等,不过其基本的功能却是一样的,只要配搭专用的读写器(READER/WRITER),就可以从外部读取或写入信息。

但这种仅能提供单一功能的RFID,却扮演了实现ubiquitoous(网路无所不在)社会的牵线者,正牵起一股狂大的旋风。服饰业、食品业、物流业等许多业界已开始认真思考以此项技术代替传统的条形码系统。在欧美各国,包括了美国的WalMart、英国的特易购Tesco、德国的Metro等大型的连锁式零售企业,都以提升公司内部物流系统的效率为目标,相继宣布未来将在2005-2006年间,正式采用RFID系统。

由此可见,无线射频识别技术已经在全球的零售业界掀起了一股旋风,而与其休戚与共的现代物流业,当然也不可避免地卷入了这一旋涡。

现代智能化物流管理

现代的物流,是以物流企业为主体、以第三方物流配送服务为主要形式、由物流和信息流相结合的、涉及供应链全过程的现代物流系统。在信息化时代里面,随着网络技术、电子商务、交通运输和管理的现代化,现代物流配送也将在运输网络合理化和销售网络系统化的基础上,实现整个物流系统管理的电子化及信息化,配送各环节作业的自动化和智能化,从而进入以网络技术和电子商务为代表的物流配送的新时期。

此外,现代物流表现为企业生产与运输一体化的供应链管理与服务。其中货物运输所需的成本、时间及货物在途的状态控制是整个供应链管理过程中的重要环节。而将射频识别技术RFID与现代的物流管理相结合,将会极大地提升物流管理各个环节的智能化水平和服务水平,其势必成为21世纪现代物流发展的不可逆转的趋势。

射频识别技术的技术优势分析

传统的自动识别技术的主要功能是提供关于个人、动物、货物和商品的区别于他物的相关信息。在当今的服务领域、在商品销售与后勤分配领域、以及在商业部门、在生产企业和材料流通等领域自动识别技术己得到了快速的普及和应用。

条形码技术,曾在识别系统领域引起了一场革命并得到了广泛的应用。但是现在这种技术在许多场合已经不能满足人们的需要了。条形码虽然很便宜,但它的存储能力小、不能改写等的缺点均限制了它在自动识别领域的应用。

在这样特殊的历史背景底下,在我们对大存储量信息载体和无线信息交换方式的需求下面,RFID技术应运而生。而要把自动识别技术与现代的物流管理相结合,在技术的实际应用当中提高物流管理的效率和效益,RFID技术较之以传统的识别技术,具有其自身独特的技术优势(见表1):

射频识别技术的应用优势分析

无论是传统的管理方式,还是现代更强调智能化的管理方式,物流管理的最终目标都是要通过向商品流通过程当中不同的对象提品或服务以换取利润。因此,商品从生产、储存、运输到流通,这一完整的物流管理的流程里面,RFID智能射频识别技术的应用,能帮助我们在其中不同的范围或领域内改进业务

的效率和效益,这具体表现在以下几个方面:

零售领域

无论是一包糖果,还是一台冰箱或者电视机,在外包装上加印规范的条形码,已经是绝大多数企业生产过程中一个常规的步骤。在商品流通企业,例如大型超市,店员通过扫描条形码来结账和统计库存也是司空见惯的一个场景。

然而,这一场景可能很快要成为历史,产品包装上的条形码可能将要消失,而由加贴或者隐藏在包装内的智能识别标签(RFID)取而代之。RFID的应用,将使企业的产品和商品信息统计在无形中自动完成,大大提高运营效率。

物流运输领域

在商品出货运输的过程中,RFID系统可以指导和跟踪货物运输到分类的地点,通过实时收集的货物信息,调度和分配运输工具的有效工作时间。此外,它还能帮助我们完成诸如:集装箱检视、集装箱分舱、内装货物的核对和确认,以及发货单打印等工作。

在该领域内RFID的广泛应用,能够使得货物运输过程中人为参与因素大量地减少,籍此获取更准确的货物信息,实现货物有效的在途控制。同时,进一步降低物流成本,提高生产效率。对管理者而言,就是可以随时地监控全局,更好地调整资源和劳动力的配置。

商品库存领域

智能化的库存管理,能够帮助我们精确地监控产品的流动情况,实现库存状况的实时控制,从而提高生产透明度和生产效率。

RFID技术的运用,能使我们通过无线射频信息的收集而直接完成商品的入库工作。货物的实时位置和运动信息,都直接由RFID系统进行实时跟踪,仓库工作人员只需借助RFID的收发天线和读写器的帮助,即可把货物的信息记录入库。同时,RFID系统还可以根据货物标签中所记录的有关数量和体积等的信息,指示出最合适的仓储位置,以达到仓储空间的最优化利用。而在货物清点的过程当中,也可以通过自动跟踪RFID标签,极大地提高清点工作的透明度和效率。

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1.1自适应神经网络(Auto2associateNeuralNetwork)

自适应神经网络方法基于无损伤结构在正常服役条件下的实测响应数据（某个动力特性参数、或多个动力特性参数）作为训练对象（人工神经网络的输入和输出数据X、Y），依次构造一个自相关的神经网络Net=T(XY)。训练完成后，循环迭代输入数据X进入已训练的神经网络Net，获得输出数据Yn。通过选取合适的残差判断函数，通过对比数据Y和网络输出数据Yn的差值向量,采用某种距离测度函数加以测量形成健康结构的判别指标Vi。当结构发生损伤，实测响应数据Xd被作为输入数据通过已经训练的神经网络Net，由输入数据Xd和输出数据Yd可以计算得到的新的判别指标Vd，并与Vi相比较计算差值构建损伤指标Di来判定损伤。当Di大于既定残差函数时，即判定结构已经发生损伤。

1.2概率神经网络(ProbabilisticNeuralNetwork,PNN)

自适应神经网络方法构建自相关网络Net，将实测响应信息迭代计算Di，可以定性判定是否存在损伤，在损伤确定的条件下，可通过概率神经网络PNN判定损伤的位置、类型。PNN是通过具有无参估计量的已知数据集的概率密度函数来实现贝叶斯决策，将其加在人工神经网络框架中,接着进行判别未知数据最大可能属于哪个已知数集，构建一个包含损伤类别θ1、θ2….θq…θn集合,基于p维试验向量X的贝叶斯决策d(X)为d（X）∈θq(hqlqfq（X）)>hklkfk（X），k≠q

（1）hj———分类指标θj的先验概率。lj———与错误分类d(X)埸θj的相关损失。fj(X)———采用多变量高斯(Gauss)分布函数的概率密度函数：fq（X）∈1nq(2π)p/2σpnqi=1Σexp-（X-Xai)T（X-Xai)2σ222

（2）将该贝叶斯决策映射为一个人工神经网络构成一个概率神经网络，如图1所示。向量X{X1、X2、X3、X4…Xi}———输入层的输入参数。权重向量Wj和向量X的点积zj构成中间层的神经元，而相对与分类号q的决策层神经元输出为:fq（X）=nqj=1ΣZqj=nqj=1Σexp[(X•Wqj-1)/σ2]

（3）σ—高斯核标准差。在应用中，构建的损伤位置或类型假定有多种。以结构的自振频率变化率为例，输入向量X为P个自振频率变化率，将带有某种类型损伤(或混合模式损伤)的实测模态数据输入训练好的PNN，得出决策层(输出层)各个损伤形态在试验向量点对应的概率密度函数PDF的估计值，其中，最大PDF估计值对应的预设损伤集合中则得出损伤的位置及类型。

2应用及展望

美国Purdu大学的Venkatsubrmania和Chan第一次运用BP网络进行了工厂结构的损伤检测与诊断，其后的研究中，Kudva将神经网络两级识别策略运用于平板结构损伤诊断，提出了大型结构损伤检测的方法；杨英杰等开发了评估钢筋混凝土梁的神经网络系统；Worden等运用神经网络识别了一个20根构件组成的结构的损伤；Pandey用两级识别策略，基于三层神经网络对大桥桁架结构进行损伤评估。近年来，结构损伤诊断的研究取得了长足进展。上述基于神经网络的损伤诊断研究表明了在这个领域的研究成果，同时也揭示了尚未解决的问题。

（1）如何选取合适的网络形式及网络参数以及样本集的组成是神经网络两级识别策略应用的关键，研究有效的网络输入参数是一个新的内容；

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引言

射频识别技术(RFID，RadioFrequencyIdentification)实际上是自动识别技术(AEI，AutomaticEquipmentIdentification)在无线电技术方面的具体应用与发展。该项技术的基本思想是，通过采用一些先进的技术手段，实现人们对各类物体或设备(人员、物品)在不同状态(移动、静止或恶劣环境)下的自动识别和管理。

目前，应用最广泛的自动识别技术大致可以分为光学技术和无线电技术两个方面。本文主要介绍自动识别技术在无线电技术方面的应用。

1射频识别技术简介

20世纪80年代，由于大规模集成电路技术的成熟，射频识别系统的体积大大缩小，使得射频识别技术进入实用化的阶段，成为一种成熟的自动识别技术。

射频识别技术是利用射频方式进行非接触双向通信，以达到识别目的并交换数据。它与同期或早期的接触式识别技术不同。RFID系统的射频卡和读写器之间不用接触就可完成识别，因此它可在更广泛的场合中应用。

典型的射频识别系统包括射频卡和读写器两部分。

射频卡是将几个主要模块集成到一块芯片中，完成与读写器的通信。芯片上有EEPROM用来储存识别码或其它数据。EEPROM容量从几比特到几万比特。芯片仅需连接天线(和电池)，可以作为人员的身份识别卡或货物的标识卡。卡封装可以有不同形式，比如常见的信用卡及小圆片的形式等。与条码、磁卡、IC卡等同期或早期的识别技术相比，射频卡具有非接触、工作距离长、适于恶劣环境、可识别运动目标等优点。

在多数RFID系统中，读写器在一个区域内发射电磁波(区域大小取决于工作频率和天线尺寸)。卡片内有一个LC串联谐振电路，其频率与读写器发射的频率相同。当射频卡经过这个区域时，在电磁波的激励下，LC谐振电路产生共振，从而使电容内有了电荷。在这个电容的另一端，接有一个单向导通的电子泵，将电容内的电荷送到另一个电容内储存。当所积累的电荷达到2V时，此电容可作为电源为其它电路提供工作电压，将卡内数据发射出去或接取读写器的数据。读写器接收到卡的数据后，解码并进行错误校验来决定数据的有效性，然后，通过RS232、RS422、RS485或无线方式将数据传送到计算机网络。简单的RFID产品就是一种非接触的IC卡，而复杂的RFID产品能和外部传感器接口连接来测量、记录不同的参数，甚至可与GPS系统连接来跟踪物体。

工作原理如图1所示。

2射频识别技术的分类

射频识别技术主要按以下四种方式分类。

(1)工作频率

根据工作频率的不同可分为低频和高频系统。①低频系统一般指其工作频率小于30MHz的系统。其基本特点是：射频卡的成本较低、标签内保存的数据量较少、阅读距离较短(无源情况，典型阅读距离为10cm)、射频卡外形多样(卡状、环状、钮扣状、笔状)、阅读天线方向性不强等。低频系统多用于短距离、低成本的应用中，如多数的门禁控制、动物监管、货物跟踪。②高频系统一般指其工作频率大于400MHz的系统。高频系统的基本特点是射频卡及读写器成本均较高、卡内保存的数据量较大、阅读距离较远(可达几m~十几m)、适应物体高速运动性能好、外形一般为卡状、阅读天线及射频卡天线均有较强的方向性。高频系统多应用于需要较长的读写距离和高的读写速度的场合，像火车监控、高速公路收费等系统。

(2)射频卡

根据射频卡的不同可分成可读写(RW)卡、一次写入多次读出(WORM)卡和只读(RO)卡三种。RW卡一般比WORM卡和RO卡贵得多，如电话卡、信用卡等。一般情况下改写数据所花费的时间远大于读取数据所花费的时间(常规为改写所花费的时间为s级，阅读花费的时间为ms级)。WORM卡是用户可以一次性写入的卡，写入后数据不能改变，且比RW卡要便宜。RO卡存有一个唯一的号码，不能逐改，保证了安全性。RO卡最便宜。

(3)射频卡的有源与无源

射频卡可分为有源及无源两种。有源射频卡使用卡内电池的能量、识别距离较长，可达十几m，但是它的寿命有限(3~10年)，且价格较高；无源射频卡不含电池，利用读写器发射的电磁波提供能量，重量轻、体积小、寿命长、很便宜，但它的发射距离受限制，一般是几十cm，且需要读写器的发射功率大。

(4)调制方式

根据调制方式的不同还可分为主动式和被动式。①主动式的射频卡用自身的射频能量主动地发送数据给读写器。②被动式的射频卡，使用调制散射方式发射数据。它必须利用读写器的载波调制自己的信号，适宜在门禁或交通的应用中使用。因为读写器可以确保只激活一定范围之内的射频卡。

目前使用的多数系统中，一次只能读写一个射频卡。射频卡之间要保持一定距离，确保一次只能有一个卡在读写区域内。读写距离长，射频卡之间的距离就要大，应用起来很不方便。现在的射频卡具有防碰撞的功能，这对于RFID来说十分重要。所谓碰撞是指多个射频卡进入识别区域时信号互相干扰的情况。具有防碰撞性能的系统可以同时识别进入识别距离的所有射频卡，它的并行工作方式大大提高了系统的效率。

3国际射频识别技术发展状况

射频识别技术在国外发展得很快。RFID产品种类很多，像德州仪器、Motoro1a、Philips、Microchip等世界著名厂家都生产RFID产品。他们的产品各有特点，自成系列。射频识别技术被广泛应用于工业自动化、商业自动化、交通运输控制管理等众多领域。如澳大利亚将它的RFID产品用于澳机场旅客行李管理中并发挥了出色的作用；瑞士国家铁路局在瑞士的全部旅客列车上安装RFID自动识别系统，调度员可以实时掌握火车运行情况，不仅利于管理，还大大减小了发生事故的可能性；德国BMW公司将射频识别系统应用在汽车生产流水线的生产过程控制中等。

据有关权威数据显示，射频识别产品在全世界的销量以每年25.3%的比例增长。由此可见，射频识别技术具有广阔的市场前景。

4射频识别技术在我国的发展

我国政府在1993年制定的金卡工程实施计划，是一个旨在加速推动我国国民经济信息化进程的重大国家级工程，由此各种自动识别技术的发展及应用十分迅猛。现在，射频识别技术作为一种新兴的自动识别技术，也将在中国很快地普及。

目前，我国的射频识别技术在下列几种应用中发展前景较好。当然，这里仅仅罗列了射频识别技术应用的一部分。任何一种技术如果得到普及，都将会孕育一个庞大的市场。射频识别将是未来一个新的经济增长点。

4.1安全防护领域

(1)门禁保安

将来的门禁保安系统均可应用射频卡。一卡可以多用。比如，可以作工作证、出入证、停车卡、饭店住宿卡甚至旅游护照等，目的都是识别人员身份、安全管理、收费等等。好处是简化出入手续、提高工作效率、安全保护。只要人员佩戴了封装成ID卡大小的射频卡、进出入口有一台读写器，人员出入时自动识别身份，非法闯入会有报警。安全级别要求高的地方、还可以结合其它的识别方式，将指纹、掌纹或颜面特征存入射频卡。

公司还可以用射频卡保护和跟踪财产。将射频卡贴在物品上面，如计算机、传真机、文件、复印机或其它实验室用品上。该射频卡使得公司可以自动跟踪管理这些有价值的财产，可以跟踪一个物品从某一建筑离开，或是用报警的方式限制物品离开某地。结合GPS系统利用射频卡，还可以对货柜车、货舱等进行有效跟踪。

(2)汽车防盗

这是RFID较新的应用。目前已经开发出了足够小的、能够封装到汽车钥匙当中含有特定码字的射频卡。它需要在汽车上装有读写器，当钥匙插入到点火器中时，读写器能够辨别钥匙的身份。如果读写器接收不到射频卡发送来的特定信号，汽车的引擎将不会发动。用这种电子验证的方法，汽车的中央计算机也就能容易防止短路点火。

另一种汽车防盗系统是，司机自己带有一射频卡，其发射范围是在司机座椅45~55cm以内，读写器安装在座椅的背部。当读写器读取到有效的ID号时，系统发出三声鸣叫，然后汽车引擎才能启动。该防盗系统还有另一强大功能：倘若司机离开汽车并且车门敞开引擎也没有关闭，这时读写器就需要读取另一有效ID号；假如司机将该射频卡带离汽车，这样读写器不能读到有效ID号，引擎就会自动关闭，同时触发报警装置。

(3)电子物品监视系统

电子物品监视系统(ElectronicArticleSurveillance,EAS)的目的是防止商品被盗。整个系统包括贴在物体上的一个内存容量仅为1比特(即开或关)的射频卡，和商店出口处的读写器。射频卡在安装时被激活。在激活状态下，射频卡接近扫描器时会被探测到，同时会报警。如果货物被购买，由销售人员用专用工具拆除射频卡(典型的是在服装店里)，或者用磁场来使射频卡失效，或者直接破坏射频卡本身的电特性。EAS系统已被广泛使用。据估计每年消耗60亿套。

4.2商品生产销售领域

(1)生产线自动化

用RFID技术在生产流水线上实现自动控制、监视，提高生产率，改进生产方式，节约了成本。举个例子以说明在生产线上应用RFID技术的情况。

用于汽车装配流水线。德国宝马汽车公司在装配流水线上应用射频卡，以尽可能大量地生产用户定制的汽车。宝马汽车的生产是基于用户提出的要求式样而生产的。用户可以从上万种内部和外部选项中，选定自己所需车的颜色、引擎型号和轮胎式样等。这样一来，汽车装配流水线上就得装配上百种式样的宝马汽车，如果没有一个高度组织的、复杂的控制系统是很难完成这样复杂的任务的。宝马公司在其装配流水线上配有RFID系统，使用可重复使用的射频卡。该射频卡上带有汽车所需的所有详细的要求，在每个工作点处都有读写器，这样可以保证汽车在各个流水线位置，能毫不出错地完成装配任务。

(2)仓储管理

将RFID系统用于智能仓库货物管理，能有效地解决与货物流动有关的信息管理，不但增加了处理货物的速度，还可监视货物的一切信息。射频卡贴在货物所通过的仓库大门边上，读写器和天线都放在叉车上，每个货物都贴有条码，所有条码信息都被存储在仓库的中央计算机里，与该货物有关的信息都能在计算机里查到。当货物出库时，由另一读写器识别并告知中央计算它被放在哪个拖车上。这样，管理中心可以实时地了解到已经生产了多少产品和发送了多少产品。

(3)产品防伪

伪造问题在世界各地都是令人头疼的问题，将射频识别技术应用在防伪领域有它自身的技术优势。防伪技术本身要求成本低，且难于伪造。射频卡的成本就相对便宜，而芯片的制造需要有昂贵的芯片工厂，使伪造者望而却步。射频卡本身有内存，可以储存、修改与产品有关的数据，利于销售商使用；体积十分小、便于产品封装。像电脑、激光打印机、电视等产品上都可使用。

(4)RFID卡收费

国外的各种交易大多利用各种卡来完成，而我国普遍采用现金交易。现金交易不方便也不安全，还容易出现税收的漏洞。目前的收费卡多用磁卡、IC卡，而射频卡也开始占据市场。原因是在一些恶劣的环境中，磁卡、IC卡容易损坏，而射频卡则不易磨损，也不怕静电及其它情况；同时，射频卡用起来方便、快捷，甚至不用打开包，在读写器前摇晃一下，就完成收费。另外，还可同时识别几张卡．并行收费，如公共汽车上的电子月票。我国大城市的公共汽车异常拥挤、环境条件差，射频卡的使用有助于改善这种情况。

4.3管理与数据统计领域

(1)畜牧管理

该领域的发展起步于赛马的识别，是用小玻璃封装的射频卡植于动物皮下。射频卡大约10mm长，内有一个线圈，约1000圈的细线绕在铁氧体上，读写距离是十几cm。从赛马识别发展到了标识牲畜。牲畜的识别提供了现代化管理牧场的方法。

(2)运动计时

在马拉松比赛中，由于人员太多，有时第一个出发的人同最后一个出发的人能相隔40分钟。如果没有一个精确的计时装置，就会出现差错。射频卡应用于马拉松比赛中，运动员在自己的鞋带上很方便地系上射频卡，在比赛的起跑线和终点线处放置带有微型天线的小垫片。当运动员越过此垫片时，计时系统便会接收运动员所带的射频卡发出的ID号，并记录当时的时间。这样，每个运动员都会有自己的起始时间和结束时间，不会出现不公平竞争的可能性了。在比赛路线中，如果每隔5km就设置这样一个垫片，还可以很方便地记录运动员在每个阶段所用的时间。

RFID还可应用于汽车大奖赛上的精确计时。在跑道下面按照一定的距离间隔埋入一系列的天线，这些天线与读写器相连，而射频卡安装到赛车前方。当赛车每越过一个天线时，赛车的ID号和时间就被记录下来，并存储到中央计算机内。这样到比赛结束时，每个参赛选手将会有一个准确的结果。

4.4交通运输领域

(1)高速公路自动收费及交通管理

高速公路自动收费系统是射频识别技术最成功的应用之一。目前，中国的高速公路发展非常快，而高速公路收费却存在一些问题：一是在收费站口，许多车辆要停车排队，成为交通瓶颈问题；二是少数不法的收费员贪污路费，使国家损失了相当的财政收入。RFID技术应用在高速公路自动收费上，能够充分体现它非接触识别的优势——让车辆高速通过收费站的同时自动完成收费，同时可以解决收费员贪污路费及交通拥堵的问题。利用射频识别技术的不停车高速公路自动收费系统是将来的发展方向；人工收费，包括IC卡的停车收费方式，终将会被淘汰。预计在未来10年内，高速公路自动收费系统将有数十亿元的需求。

在城市交通方面，解决交通日趋拥挤问题不能只依赖于修路。加强交通的指挥、控制、疏导，提高道路的利用率，深挖现有交通潜能也是非常重要的；而基于RFID技术的交通管理系统可实现自动查处违章车辆，记录违章情况。另外，公共汽车站实时跟踪指示公共汽车到站时间及自动显示乘客信息，会给乘客带来很大的方便。

(2)火车和货运集装箱的识别

在火车运营中，使用RFID系统很大的优势在于：火车是按既定路线运行的，因此肯定要通过设定的读写器的地点。通过读到的数据，能够得到火车的身份、监控火车的完整性，以防止遗漏在铁轨上的车厢发生撞车事故，同时能在车站将车厢重新编组。起初的努力是用超音波和雷达测距系统读出车厢侧的条码，现在被RFID系统取代。射频卡一般安在车厢顶边，读写器安在铁路沿线，就可得到火车的实时信息及车厢内装的物品信息。

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中图分类号：TP391.44 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 24-0000-01

一、RFID标签天线

RFID是无线射频识别技术，也叫做电子标签。RFID标签天线是一种通信的感应天线，能够利用射频识别技术自动识别特定的对象[1]。电子标签目前已经被广泛应用在现代人们生活的方方面面。本论文通过对远程宠物管理系统这一项目的介绍，来简要分析对适用于多种环境的RFID标签天线的研究。

二、环境对RFID标签天线的影响

在应用的过程中，都要将RFID标签放到需要识别的物体上。在设计和使用的过程中，一定要考虑实际情况，因为读写器与标签之间还可能隔着包装等。

同时我们还应该意识到，天线的性能也会受到环境等因素的影响。天线周围有水和金属时，这种影响会十分明显。本论文设计的RFID标签天线是一个远程宠物管理系统，经实际验证，这个RFID标签天线能够适用于多种环境。

三、远程宠物管理系统总体描述

（一）主要组成部分

本论文所设计的远程宠物管理系统，采用了最新的双频识别技术，实现了对宠物的远程管理，系统主要由远程宠物电子身份证、远程宠物电子身份识别器、手持PDA读写器和中心服务器四个部分组成。四个部分的具体介绍如下：（1）远程宠物电子身份证：采用2.4～2.5GHz与13.56MHz波段，可存储大量信息，低功耗、低辐射，对宠物健康无负面影响。（2）远程宠物电子身份识别器：识别距离可在50米范围内调节，可穿透障碍物识别宠物电子身份证；（3）手持PDA读写器：基于PDA直接对宠物电子身份证进行识别，手持PDA读写器与PDA之间可通过蓝牙、串口、CF口相连；（4）中心服务器：手持PDA读写器与中心服务器通过蓝牙、无线局域网或GPRS相连。

远程宠物管理系统的产品式样主要分为两种：手持PDA识别器和远程电子身份证。

（二）主要功能

本论文的远程宠物管理系统的主要功能有：（1）宠物电子身份证的远距离识别和读写；（2）宠物定位和搜索；（3）信息公告和；（4）丢失宠物查找。

（三）主要性能指标

（1）宠物识别距离不低于50米；（2）宠物移动速度不大于80公里/小时时，对宠物识别没有影响；（3）同时识别的最大宠物数量，不小于300只；（4）电子身份证发射功率小于-3db；（5）识别器的识别速度，不低于300个/秒；（6）宠物电子身份证的功耗小于0.3mW，普通纽扣电池的使用寿命大于2年。

四、远程宠物管理系统技术原理

宠物电子身份证使用了128个频道、2.4G到2.5GHzISM的微波段，频道带宽13.56MHz以及8MHz的双频识别技术，每张宠物电子身份证的ID号全球唯一，并可存储主人、地址、电话、出生日期、防疫信息、图片等大量信息。同时宠物电子身份证可远程加密读写。

远程宠物身份识别器可远距离穿透障碍物搜寻、定位宠物，当宠物防疫过期或为失踪宠物，远程身份识别器可发出报警音和振动提醒，并锁定宠物。

手持PDA读写器可和PDA通过蓝牙、串口、CF口相联，实时读取宠物信息，并发送到PDA上显示，手持PDA读写器可通过蓝牙、无线局域网、GPRS和中心数据库联接，获取最新的宠物信息。中心服务器为数据库服务系统，可以对宠物的相应信息进行查询。

五、项目创新内容

（一）应用创新

目前，对宠物的身份识别主要通过传统犬牌、二维条码、植入式芯片这三种方式。

传统犬牌容易伪造，通过人眼近距离识别，已基本上被淘汰；二维条码较难伪造，但识别距离只有几个厘米，识别时必须抓住宠物，识别效率低；植入式芯片是目前最新出现的宠物识别技术，植入式芯片无法伪造，识别距离可达到几十厘米。但植入式芯片也存在以下两个缺陷：（1）识别距离短，无法在户外识别屋内的宠物；（2）植入方式对宠物存在一定健康影响，许多宠物主人无法接受。

采用双频识别技术的远程宠物管理系统，有很多优势：（1）无法伪造；（2）可远距离穿透障碍物识别，识别距离可在50米范围内调节，可户外对屋内宠物进行身份识别；（3）可授权读写，可根据宠物的状况对识别体进行读写，存储最新的宠物信息；（4）对宠物健康无负面影响；（5）识别速度快，每秒可识别300只宠物，无需抓住、靠近宠物；（6）产品已通过浙江省计量科学研究院检测，相关技术指标满足全部要求。

（二）结构创新

电子犬牌结构小，可悬挂于宠物上，质量轻，对宠物无负面影响，具有卡通、精灵、宠物等多种造型。

六、项目技术开发可行性

（一）项目技术发展现状

本项目涉及的核心技术包括：2.4G～2.5GHz射频识别技术，13.56MHz射频识别技术。下面对目前这些相关技术的研究、开况做如下的简要介绍。（1）2.4G～2.5GHz射频识别技术。2.4G～2.5GHzISM频段是使用最多的短距离无线通信频段，基于该频段的短距离无线通信技术已经比较成熟[2]，具有公认的标准和产品，如ZigBee、Wi-Fi、蓝牙、无线USB、无线局域网等。（2）13.56MHz射频识别技术。基于13.56MHz射频识别技术的无线标准有NFC，ISO15693等。主要产品有Philips公司的RC500芯片，Melexis公司的MLX12115等。

七、结束语

本论文简要介绍了远程宠物管理系统，从中我们可以看出RFID标签天线能够适用于多种环境。RFID标签天线技术有着非常广阔的发展前景。

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虽然在西方，机械代替了手工，照相机的诞生也渐渐消解了刻版的制图方式，然而当时图像的生产方式依然是以制版印刷为主。照相机是一个再现机制，而版画图像生产是具有诗性的，它是对再现机制修正后的一个呈现，修正了文字语言（文学）对于形象的图像基底。也就是说，版画的制作方式是跟人发生了关系了的。我们讨论形象它分为三个层次：第一，我们看到的实物它本身是怎么样的，它本身的存在。第二，通过我们去观察它，在我们的意识观念生成之后它变成了什么。第三，通过文字去描述这个形象，再转换成图专业提供论文写作、写作论文的服务，欢迎光临dylw.net像。语言和文字跟这个实体它本身的差距是非常大的，在我们和这个实体之间，有所谓的识别中介，（比如一个人跟另一个人说石头，他的脑子里会产生一个石头的形象，或者是产生石头这两个字。这个字和石头和形象已经被转换掉了。转换成了什么，转换成了描述。这种描述要通过语言来产生，而语言产生的又是信息，这种信息又重新回到了文字和图像。这个过程比我们去模仿一个事物，更复杂，所牵连的过程更多。模仿一个事物是一个行动的过程，而去传播一个信息是一个制版的过程，这个信息必须具有目的的准确性才能起到作为信息的价值。所以作为制图是通过这所有的体系建立起来的制图逻辑。

这个制图过程本身是一个创作过程，它本身并不是说如何去再现一个实体，而更多的是有目的的信息生产作为有形象的制图。比如说，我们曾经制造的报纸，它是用制版的方式，有图像也有文字，但它的图像往往是被文字这种文学性所牵制的。然而，图像学在研究到今天的时候，我们是不是要逃离出这种图像对文字专业提供论文写作、写作论文的服务，欢迎光临dylw.net的修正，让这种制图图像脱离出来，形成一个真正的通过意识机制直接再现的语言识别过程。比如在新兴木刻的时候，人们创作图像，更多的是再现图像本身的价值（图像信息和立场），而不是通过文字和文学的方式成为文学的附庸，这个时候图像更直接的识别价值大于这种文字被转换过的语言修饰，这种转换本身又具有语言性。就是说，为什么到了新兴木刻之后，版画被纳入艺术创作的范畴，可以来传达主体的意图和信息，这个时候的版画，它跟印刷的关系就出现了很大的分离，而人们的识别主体又已经在这个机制里面形成了本身的认知机制。这种本身的图像生产不会具有障碍性，包括后来虽然说技术逻辑到了新兴木刻之后停滞，它不再因为印刷而去生成版画的这种媒介机制，而更多的是作为主体欲望去生成的图像生产。由此，这种信息沦为了审美的一个体系当中去了。其中还有一个原因就是，在今天的图像生产又有了更直接的工具和技术，新的制图方式已经产生（比如，电视机，网络，手机，以及其他信息媒体），让这一门曾经在很长一段时间主导传播与媒介的技术生产失去了它的媒介价值而被机械所代替了。今天我们在生产一个图像的时候，也许就是动一动鼠标弄一弄照相机，这么一个问题。

二、识别心理

作为版画的创作领域，已经停留在一个非时间线性的逻辑里面。而曾经的这种制版方式和识别方式，又在今天的共知系统当中完成了一套图像识别逻辑，这套逻辑从本体在今天无法从形象上去再现它，而更多的它本身是一个抽象识别的精神概念。这个就跟人的生存观念和精神观念与形象的识别机制有关系。这种识别机制在信息与传播，及文字语言时期已经形成，所以我们今天所谈到的图像与制图方式，在我们的精神机制里面已经无法分离并且根深蒂固。就如精神分析在讨论一个人的意识形成，是跟他的生存维度发生很大专业提供论文写作、写作论文的服务，欢迎光临dylw.net的关系，一个人生存在某一个固定的地形维度里面，那么就会生成这种地形维度所产生的信息所形成的观念和文化意识，也就形成了所谓信息和认知图像的方式。所以在图像维度讨论今天我们的共知识别逻辑，作为精神观念以及认知方式，也是有意义的。作为这种共识逻辑当中传播意义，并不是在媒介机制上发展的，而是跟它的生态系统所产生的生存状态有关的。版画这种图像和制图机制，在传播中也形成了它的生态系统，这个生态系统也形成了今天我们的识别方式。

三、结语

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关键词： 人脸识别；人脸检测；人机交互；图像识别；C语言

1 研究内容

1.1 人眼检测。双眼是人脸的突出特征，在人脸中占据比较固定的位置，它是人脸中的极其重要的一个特征，现代的人脸识别技术很多都是建立在人眼精确检测的基础之上的，因此研究的首要内容就是如何进行人眼的精确检测。人脸识别：本论文中，需要用嘴巴的移动来控制鼠标的垂直移动，因此需要识别人脸，在识别人脸后，则嘴的特征可以由潜在的分布关系比较准确的定位，也可以较有效的计算嘴的垂直偏移量。

1.2 二维图像中的人眼测距。本论文中，鼠标水平的位移量是通过两眼间距离的变化来计算的。因此，需要研究如何计算两眼的距离，以及不同图像中两眼间距离的差值。

二维图像中的嘴的运动：在人脸识别中可以较准确的识别出人的嘴，但是还需要计算在不同图像中人的嘴的位置，进而求出两者的差值，通过放大相应的比例计算出鼠标的垂直位移量。

人眼状态检测：我们需要研究在一个小范围的连续时间内的人眼状态，以此来表示鼠标的点击。由于眼睛的对称性，我们只需要重点研究一个眼睛的状态。

2 国内外研究现状

2.1 国外研究现状。目前，在国外，美国，欧洲国家，日本等各国都展开了有关人脸识别的研究，目前国外的研究方法主要集中在以下几个方面：

1）模板匹配：主要为固定模板匹配和变形模板匹配。固定模板匹配首先需要一些固定的人脸模板，然后通过计算测定样本与这些参考模板之间的度量，以此来确定是不是人脸这种方法的实现比较简单，但是人脸由于存在很多的不确定性，而且参考模板较少，所以准确率不高。变形模板弥补了固定模板的一些缺陷，使得准确率大大提高。2）神经网络方法：神经网络方法从本质上说是一种基于样本的学习方法。将人脸与非人脸作为样本聚类，以测试样本与人脸样本集和非人脸样本集的子类之间的关系用于人脸检测，眼睛定位和人脸识别。3）示例学习方法：它的工作原理是将人脸样本和非人脸样本送入学习机中，然后产生出判别规则，以此作为判断输入的是否是人脸。但是这种方式需要学量的模型，才能产生有效的判别规则，所以算法需要精确的区分性。4）基于隐马尔可夫模型的方法：马尔可夫模型是一个离散时序有限状态机。而隐马尔可夫模型是指这一马尔可夫模型的内部状态外界不可见，只能看到各个时刻的输出值，对于人脸来说，我们就可以将脸上的器官作为一个序列，然后通过对这些区域的有序识别来检测。

2.2 国内研究现状。国内对于人脸识起步于80年代，主要提出的研究成果包括：

1）基于分形和遗传算法的人脸识别方法：这种方法就是将图像分成许多小区域，分别计算每个小区域的分形特征，通过遗传算法进行聚类得到最优解以实现不变型识别。这种方法最大的好处是可以充分利用图像的二维特征。2）基于相关性和有效互补性分析的多分类器组合方法，对人脸图像做正交小波变换，得到不同频带上的四个子图像，然后再分别提特征值。3）基于奇异值分解和数据融合的识别方法，对识别的结果用LOGISTIC回归方法进行融合，得到更加精确的识别结果。4）利用反对称双正交小波变换的微分子功能，用两幅人脸图像的小波变换系数差作为模式矢量的贝叶斯人脸识别方法。

3 研究技术路线及可行性

3.1 完成对快速人眼检测算法的选择和优化。到目前为止，人们已经提出了很多有效的人眼定位及检测的方法，大致可以分为三大类：

1）基于模板匹配的方法。模板匹配基本原理是在图像的搜索区内逐点平移参考模板图像，遍历搜索区内的每一个位置点，同时根据某个相似性测度原则，计算搜索区内该位置点的图像区域和参考模板的相关值，然后根据相关值的大小来判定跟踪点的位置。2）基于灰度投影的方法。灰度投影是通过水平和垂直方向将人脸的灰度图像的进行投影，并分别对水平和垂直方向上的灰度值及其函数进行统计，结合人脸的先验知识及与人眼的几何分布，找出各个变化点与之相对应的人脸及人眼位置；也有人利用水平和竖直两个方向上的梯度信息来代替原始灰度值，以减小光照条件的影响。3）基于统计的方法。基于统计理论的检测方法是利用统计分析并进行大量目标训练学习的方法得到权重参数，来寻找出目标样本与非目标本样本的各自的统计特征， 再使用各自的特征构建分类器，使最后用分类器完成目标定位检测。

3.2 完成对人脸和嘴巴的检测。人脸识别的具体方法包括：1）基于特征脸（PCA）的人脸识别方法；2）神经网络的人脸识别方法；3）弹性图匹配的人脸识别方法；4）线段Hausdorff距离（LHD）的人脸识别方法；5）支持向量机（SVM）的人脸识别方法。

人脸识别的技术发展了三十年，因此技术已经比较成熟，但是人脸识别仍然存在一些问题，其主要原因在于人脸的相似性和易变性。但是在本论文中，只需要摄像头捕捉到人脸，而不需要进行人脸的分辨和判断，因此在实现上比较简单，也能做到算法的优化处理。

3.3 完成对提取的信息处理。在本论文中，我们使用Microsoft Visual C++6.0来进行图像的处理。我们主要分为以下几个步骤：1）图像格式变换。2）描绘灰度直方图。3）中值滤波。4）图像增强。5）边缘检测。6）瞳孔位置计算。

4 可行性分析

本论文主要是完成一个以人脸转动来控制鼠标移动的系统的研制。其中软件部分为本论文研究的重点。硬件部分包括普通电脑摄像头，可以直接在市场上购买。实际应用中，首先将人脸转动来控制鼠标移动的系统应用于手活动不方便的残疾人身上。方便手活动不便的残疾人能够实现鼠标的操控。

5 具体应用

本论文研究了一种鼠标的操作模式。在这种操作模式下，人可以通过眼睛的移动或者脸的转动来控制鼠标。这种方式改变了鼠标的传统操作模式。对于身体残障人士，特别是手臂有残障的人士，应用这种鼠标方式来操作鼠标，可以大大的减少他们的操作负担。而且对于普通人来说，通过这种方式，能够缓解手臂手腕的压力。

参考文献：

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本文针对在不同专业、不同年级的《射频识别技术》课程的实际教学情况，提出了在教学内容和学生评价考核方式的探讨，从而激发学生的学习兴趣和提升学生的学习效果。

1 丰富的教学内容

射频识别这门技术本身涉及的专业学科知识就很丰富，例如：模拟电子技术、数字电子技术、信号与系统、通信原理、数据传输、密码学等[2]，实际教学时需要结合其他学科知识进行串讲，这样不仅能够增加多个学科间的关联性让学生学习兴趣提高，对于学生进行专业系统学习也有一定的帮助。

《射频识别技术》课程使用的教材[1]内容丰富，具体内容包括：RFID概述、系统组件阅读器和射频标签的原理、无线通信原理、标签识别和超高频识别协议标准、系统设计的影响因素、研究进展与应用情况等。课程采取的是“2+2”的形式，即两节理论课加两节实验课的形式。由于专业课程涉及内容丰富，无论是理论课还是实验课都需要对教学内容进行合理的安排，对于学科间联系紧密的内容应该适当串联引深，让学生了解各个学科专业间的关系。

1.1 理论教学内容

理论课程往往比较枯燥无趣，教学时如果引入一些学生学习过的其他专业课程的内容，不仅能够提高学生的学习兴趣，也能提升学生专业学习的总体效果。例如：在教材RFID概述和研究进展部分有提到物联网和传感网的内容，而物联网和传感器都是学生有学习过的专业课程，在教学这部分内容时就可以把物联网、传感器、射频识别等相关技术进行结合串讲，分析它们各自的原理、差异，列举一些实际的应用案例，让学生更好地理解学习的专业课程并不是孤立的，而是具有很强的关联性的，从而加强教学效果。

1.2 实验教学内容

实验教学是为了能够让学生更好地掌握理论知识、具备一定的实践能力，实验教学内容是依托于理论教学内容的。因此，《射频识别技术》课程实验教学内容是根据理论教学内容来合理安排的。理论教学内容丰富，实验教学内容也应该相对多样。本课程实验内容主要分三大部分：

1）RFID基础实验

RFID基础实验主要是RFID技术所使用的125KHz、13.56MHz、900MHz等三大典型频段的标签数据读取和写入实验。实验内容相对简单，主要是让学生认识到RFID技术在实际生活中应用是非常广泛的，并没有想象中那么高大上，从而引起学生的学习兴趣。

2）无线通信相关实验

无线通信的实验内容包括三维电磁仿真软件（HFSS）对天线的设计与仿真、SmartRF软件对射频芯片参数的设置、MATLAB软件对信号调制的仿真等。这部分实验内容是根据理论教学内容添加的。标签组件原理和无线通信原理两部分都有提到天线，特别是天线的性能与无线数据的传输有一定的联系。引入天线设计与仿真和射频芯片参数的设置实验是为了让学生更好地了解天线的极化、增益、谐振频率、发射功率等因素对于无线数据收发的影响。信号的调制仿真则算是学科间的交叉引申，让学生回顾其他专业课程内容。无线通信的实验涉及的软件较多，但并不是都学习过，教学时需要对各种软件的使用进行详细说明。多软件的学习使用也拓展了学生对于专业辅助工具的使用能力。

3）RFID系统综合实验

综合实验需要学生完成RFID小系统的组建，实现射频识别的功能。实验内容、步骤相对复杂，能够呈现出学生学习本课程后的学习效果。

2 多样的考核方式

《射频识别技术》课程开设的专业和年级不一，根据不同的专业和年级课程的考核方式也不尽相同。物联网工程专业主要采取闭卷考试的方法，其他专业则使用课程论文的方式。

1） 闭卷考试

《射频识别技术》是物联网工程专业在大三上期开设的核心课程，为了能够让本专业学生对该专业课程有更加深入的学习效果，采取理论期末闭卷考试方式。试卷题型应多样并分值合理。可适当加入开放性试题，比如：“列举生活中的射频识别技术的应用案例”。综合、全面地考核学生课程学习情况。

2）课程论文

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作者Reza Rezaiesarlak博士毕业于弗吉尼亚理工学院暨州立大学电气与计算机工程系，现为摩托罗拉移动的高级射频工程师。拥有微波、天线、射频和通信系统7年以上工作经验，微波与天线结构的电磁特性深厚的理论基础和专业知识，在射频和微波系统的设计、实施和调试方面经验丰富。发表超过10篇会议论文/报告和14篇期刊论文。

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国内刊号：37-1423/TN

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期刊简介

本刊从信息技术的研究、应用角度展现IT行业与科技发展与进步，是全国高校、科研院所、企业发表信息科学研究、技术应用成果的园地。杂志内容以科技论文为主，并设有评论与综述、信息化论坛、网络通讯、信息处理与模式识别、研究与探索、方案与应用等栏目。整个杂志分三个层次，第一个层次是评论与综述，由政府职能部门和专家对技术、产业的发展趋势，所做的前瞻性的论述和规划；第二个层次是电子信息科技论文，主要刊登高校研究生、科研院所的论文和理论研究成果；第三个层次是企业及各行业中IT技术的应用案例。

主要栏目：

综述

信息化建设

解决方案

网络与信息安全

信息处理与模式识别

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1.引言

在传感器对桥梁、仓库等进行监视和战场探测等应用中，目标识别是重要的环节之一。在实际应用中，由于环境的干扰和设备自身的缺陷，各传感器提供的信息往往包含着大量的不确定性，给快速识别目标类型带来了很大困难。因此，根据单个传感器提取信息完成的目标识别性能一般难以满足实际应用的需求，而利用多个传感器信息融合已成为全球的研究热点之一。[1]多传感器信息融合能够增加测量的维数和置信度，改进系统的探测性能和生存能力，扩展空间和时间的覆盖范围，改进系统的可靠性和可维护性，达到系统内优势互补，资源共享，提高了资源的利用率。在传感器阵列目标识别的应用中，信息融合技术可以综合多个传感器的数据来确定目标的特征参数，能很好地解决干扰存在下的目标分类识别问题，是处理多传感器目标识别问题的关键技术。文提出了多种传感器目标识别的算法，本文对这些算法进行了归纳总结，并简要介绍了近年有关学者提出的新的目标识别算法，分析了现有目标识别算法中存在的问题。

2.目标识别的原理及过程

目标识别是根据不同传感器测得的目标特征形成一个N维的特征向量，其中每一维代表一个独立特征。若预先知道目标有m个类型，以及每类目标的特征，则可将实测特征向量与已知类别的特征进行比较，从而确定目标的类别。[2]目标识别的一般过程是：提取特征信息、建立识别样本、目标识别。

3.多传感器目标识别算法

信息融合是多传感器目标分类识别问题的关键。目前数据融合方法有上百种，常用的数据融合方法有：统计模式识别法、贝叶斯估计法、D-S证据推理法、模糊积分法以及神经网络方法。根据融合的特点，可分为位置融合、身份融合、辅助支持算法三大类。在实际应用中这三种算法集成在一起。位置融合算法主要采用统计算法，身份融合算法一般采用基于目标特征的无参或启发式算法。辅助支持算法主要包括基本的数值方法、数据校对、数据处理技术、数据库管理等。通常随机类方法可应用于各级融合算法中，而人工智能方法一般用于较高层次上，采用何种算法主要取决于具体的实际需要。近年来，有些学者还针对多传感器目标识别问题提出了灰关联度、模糊决策等方法，并引入了区间数、信息熵等理论改进相关算法，这些方法在环境干扰严重、信息不确定性大的情况下有较好的使用价值。

3.1 基于D-S证据理论的目标识别算法

D-S证据理论是适合于目标识别领域应用的一种不精确推理方法。它的最大特点是对不确定信息的描述采用“区间估计”，而不是点估计，在区分不知道与不精确以及精确反应证据收集方面显示着很大的灵活性。

但是，利用D-S证据理论时，基本概率赋值函数（BPAF）的获得是一个与应用密切相关的课题，它大大限制了证据理论实际应用。在目标识别信息融合系统的应用中，多由专家知识确定BPAF，带有一定的主观因素，往往会影响到正确识别结论。

假设辐射源识别框架为，其中代表不同类型的辐射源。D-S证据理论用识别框架U表示所感兴趣的命题集，它定义识别框架U上的基本概率赋值函数，满足：

如果是在同一识别框架U上根据n个独立振动传感器的证据所获得的基本概率赋值函数，则可以利用式（1）的Dempster组合规则计算出这n个证据共同作用下的基本值函数：

用证据理论组合证据后如何进行决策，是与具体应用密切相关的问题。常用的决策方法有基于信任函数的决策、基于基本小风险的决策。

3.2 基于灰色关联理论的目标算法

灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统诸因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献测度的一种方法，其基本思想是根据数据列元素之间的相似程度来衡量数据列的接近程度。计参考数列为，其中为参考数列的第个特征，为参考数列的特征数列。

假设时刻有个比较数列：

反映了与的相似程度，越大，表明与越相似，即未知目标属于目标类型的可能性越大。

但传统的灰色关联算法也有其自身的局限性。例如，特征指标权重的选取是人为给定的，主观因素较大，过于经验化和绝对化；灰关联分析是针对数据精确数的情形，不能体现出传感器获得的信息是模糊、不确定的特点。这些都会影响它在实际应用过程中的可靠性。

4.结论

目标识别是多传感器数据融合中的一个重要应用，也是实现势态分析和威胁评估的前提，判决结果将直接影响整个融合系统的性能。系统中的多种不确定性，例如设备自身的系统误差、随机误差以及密集的杂波干扰，是航迹关联实际应用中面临的主要问题。另外，主要研究雷达、ESM和红外之间的信息融合问题的异类传感器目标识别技术，由于其在军事领域的特殊应用，将是今后重要且意义重大的一个研究方向。

参考文献

[1]王红亮，张美仙，丁海飞.D-S证据理论在目标识别中的应用[J].自动化与仪表，2011（7）：14-17.

[2]朱亚坤.基于传感器阵列的振动目标识别与定位技术研究[D].武警工程大学硕士毕业论文，2012.

[3]赵卫东.数据融合在入侵检测中的应用研究[D].河北大学硕士毕业论文，2006.

[4]陈超.数据融合中目标跟踪与识别技术研究[D].哈尔滨工业大学硕士毕业论文，2006

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中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2015）12-0000-00

Abstract：Uygur language is an agglutinative language with words as its basic unit. Because of the different positions in the word， the letters have different writing deformation. At present， the development of handwriting technology is still lagging behind the Chinese and English languages. On the basis of analysis of the structure of Uygur language， characteristics of word formation and input habits， etc. this paper Summarizes the impact of agglutinative language on handwriting recognition， Mainly discusses the process of implementation of the Uygur handwriting recognition system and related key technologies， Hope that through the analysis and verification of these technologies， implementation of the Uygur handwriting recognition system.

Key Words：Uygur Language， Handwritten text， On-line Recognition.

1 维吾尔语手写体识别的特点

维吾尔语是以单词为基本单位的黏连语，与阿拉伯语相似，书写形式从右到左，字母粘连，字母因在单词中位置的不同而具有不同的书写变形。目前，对于维吾尔语的手写识别通常有两种解决思路，一种是直接对整个单词进行整词识别，这种方法可取的特征比较丰富，但需要建立大量的单词数据库；另一种思路是先进行单词（或粘连字母序列）进行切分，再对切分后得到的单个字符进行识别[1][2]。

维吾尔文中有32个字母，如下：

?? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

? ? ? ? ? ? ? ?? ?? ?? ?? ? ?? ?? ?

同时，每一个字母有多种形式：

（1）有四种形式的总共有24个字母：

??? ??? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ???? ?? ?? ?? ??? ??? ??? ??? ?

如： ?， ?， ?， ? 都表示一个字母，共4×24=96个。

（2）有八种形式的总共2个字母：

?? ? ??

如：? ? ? ? ? ? ? ? 都表示一个字母，共2×8=16个。

（3）有两种形式的字母总共有6个：

? ? ? ? ? ?

如：? ，? 都表示一个字母，共 6×2=12个。

（4）附字符形式有 ? ? ? ? 等四个。

总共有128个形式。

为方便联机识别，本文把所有的维吾尔文字母笔画符号根据它在维吾尔文字母笔画符号中的作用分为几类，在样本训练时分类封装：

（1）简单符号。最普通的维吾尔文字母符号，例如"?"、 "?"、"?"、"?"、"?"、"?"、"?"等都属于这一类。

（2）复杂操作符。右边、上边和下边都可能存在笔画的维吾尔文字母符号，例如?、?、?、?、?、?、?、?、?、?等。

（3）两个字母音节符号。一个辅音字母加元音字母组成的两个字符音节。例如：??、??、??、??、???、???、???、??? 等。

（4）三个字母音节。如：???、???、???、???、???、??? 等数量较多。

2 维吾尔语手写体在线识别的过程分析

2.1 预处理

预处理是手写识别的基本阶段之一，对于提高识别率来说至关重要。

（1）几何处理。预处理阶段的主要任务是减少噪音，消除硬件干扰和书写晃动并规格化采集到的笔迹信息。目前普遍使用的是缓和、过滤、重取样和规则化。①将一个点和它相邻三个点进行平均分配并对点的连续序列之间的空间距离进行重新取样，从而缓和在线信息的硬度。②调整手写体笔迹的水平垂直维度，使得手写体的大小标准化，接着将切比雪夫第二类型低通过滤器应用于规格化笔迹中，以消除由时间和空间取样引起的噪音。③利用过滤器缓和减少冗余点，用统一方法对符号重新取样，并用顶点删除方法将书写速度标准化。

（2）基线探测。基线探测是用来获取文字方向和字符间连接点位置的重要信息，可用于处理倾斜、字符切分和特征提取。对于在线识别来说，主要用于探测延缓笔画或消除延缓笔画、字符切分和特征提取。

很多基线探测方法都是基于几何方法提出的，从离线或印刷体应用中借鉴而来。这些逻辑方法分析了手写体表面结构，以辨别所搜索基线的笔迹相关点，几何方法中最著名的就是直方图映射，是Eraqi和Abdelazeem在阿拉伯文字的识别中最先使用的方法，包括两个阶段：第一个是基础阶段，允许探测均衡相邻的点集。第二个阶段是通过第一个阶段找出的最密集的点集空间来测量验证整体结构。首先，从原始输入笔画中切分出第二笔画。其次，用水平映射从阴影中提取主要基线。最后，根据对特征和主要基线的估计来计算每个连体段的局部基线。[3][4]

（3）处理延缓笔画。在维吾尔语手写体中，延缓笔画多出现在字符的上面或下面，可以用一种特殊连接笔画将延缓笔画与字符本身联系起来，通过分支界定法中的双图形方法来处理连接变化，以区分不同的字符。借鉴阿拉伯文手写体识别的方法，以产生直接串法来调整次序，在这些词序中，延缓笔画是用不同顺序书写出来的，通过对字符的模糊掩盖包含在特征载体中，在合适的字符体中用延缓笔画映射算法来合并延缓笔画，此映射算法包含两个步骤，即探测延缓笔画和在合适的经处理的点序列字符体中合并延缓笔画。

2.2 特征提取

特征提取的目的在于，通过提取和计算输入信息最相关的特征或参数来得到字符分类，粘连体文字使用的代表性的输入信息很多，包括视觉描述符，比如遮蔽区域、凹陷处和环等。几何描述符也有广泛应用，比如切线、连接角、相对速率、笔画长度和方向，以及连续点之间的距离等。除此之外，输入信息的坐标也被用来提取时序性特征，比如曲线运动速度和角速度。在阿拉伯文手写体识别中，甚至有研究人员提取到字符特征的神经生理学和生理力学的方程式参数，描述的是手写体的曲线运动速度。此外，Freeman链码是最简单的特征之一，也是普遍使用的特征，主要使用的freeman链码的三种类型为：长笔画、短笔画和抬笔。特征矢量包含方向码，描述的是被切分的笔画、每一笔画的长度、斜率以及坐标系等。[5]

2.3 切分

切分指的是获取识别算法必须处理的既完整又有意义的单元。在维吾尔文手写体识别中，包括两个方面，一是处理的是单个字符，关注的是线条探测。第二个方面，集中在识别单词或连体段，将输入体切分为多个单元，这是一项具有挑战性的工作，目前可查的高效算法不多。

（1）整体法。这一方法所提取的信息代表的是在空间或时间上切分出的一个完整的字符或字符串，待识别的字符或字符串是识别中不可切分的统一体。这一统一体必须包含在特征库中，因此，具体应用上来说，整体法在词汇量较少的情况下适用，对大词汇量应用来说较难实现。

（2）分析法。在分析方法中，对一个字符有效识别的基础是识别单元是正确有效的，错误的切分使识别没有意义。最早采用外在切分分析方法的是Njeh 等人基于阿拉伯语手写体识别开发的，手写体由一系列基本知觉特征编码和整体知觉特征编码相对应组成。基于在线手写体的beta椭圆理论，使用模糊集理论来检测基本特征，使用遗传算法来检测整体特征，该切分算法的主要思想在于将一个曲线分解为欧氏空间的凹凸性概念，为了避免出现长度非常短的分段，在分段曲线长度中应用了临界值，而分段曲线长度代表着构造曲线的分段线性段的长度总和。经过四个阶段将笔画切分成字母，这四个阶段是：任意切分、增强切分、连接连续接头和定位切分点。

遗传算法用于找出字符的最佳组合以重建序列。基本思路为将每一笔画分为一组称为标志的小分段，这些标志代表了线、弧或环。计算两组连续矢量之间角度变化的平均值，若所计算的值超过某一界限值，则这一个点能作为弧形末尾的候选点，然后此过程从下一个点重新开始。使用环检测方法找出环并删去位于环上的额外的候选切分点，以此来终止切分。分析方法的优点是将字符的识别问题分为词素、字符或笔画识别的互补子问题。这让分析方法适应了大词汇语境中的字符识别问题。[6][7]

2.4 识别

识别模块实际上是分类算法的具体应用，使用训练数据分类基本单元，包括了测试模式与每个类别的基准模式的对比。模式相似度用于判定哪个模式对未知模式最匹配，目前可用的识别方法很多，如决策树、动态规划、模板匹配、HMM、神经网络、k最近邻算法以及相关技术的串联或并联。

（1）决策树。决策树也称为判定树，是一种有指导的学习方法。决策树代表着决策及的树形结构，可以根据训练集数据构造出决策树。如果该树不能对所有对象给出正确的分类，就选择一些例外加入到训练集数据中。重复该过程，知道形成正确的决策树。决策树方法首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策树对新数据进行分析，本质上是通过一系列规则对数据进行分类的过程。将每个字符集根据笔画数分为若干个子集，并用几个简单的整体特征加以分类，这些特征包括宽度和高度之间的比例或其倒数、主要笔画的x和/或y方向的极小值和/或极大值的数目和序列。将每个笔画的斜率分类到四个方向中的其中一个，在此阶段中，预处理的数据进入到决策树中。

（2）动态规划。动态规划是解决多阶段决策过程最优化的一种常用方法，对于在线手写体维吾尔文的切分预识别，它可以看作将手写笔画序列分解为单个字符的最小代价决策过程，因此，只要定义合适的代价函数，应用动态规划算法将可以有效地确定手写体的最佳切分路径。

将切分过程分为预切分和基于识别的切分两个阶段，在预切分阶段，根据维吾尔文手写体笔画的结构特征定义候选且分段的代价函数，并利用动态规划算法寻找具有最小代价的切分路径，预切分结果通常具有一定的冗余度，即过切分，在基于识别的切分阶段，预切分结果输入神经网络分类器进行识别，并根据分类器给出的类概率和切分块的位置等结构信息确定代价函数，应用动态规划算法寻找最佳切分路径。[8][9]

（3）模糊法。在线阿拉伯文手写识别系统曾成功应用了这一方法。使用遗传算法来选择由模糊神经网络识别出的最佳组合字符，使用模糊学习向量量化（FLVQ）算法对笔画的结尾标志进行分类，而其他标志以使用描述简单典型特征的模糊语意词为特征，模糊规则用于预处理和后处理来规格化输入和输出，HMM应用于模糊规则中，来识别基本形状。[10]

（4）统计分类器。一般来说，统计分类器更可靠，但也更复杂，其要求大量数据来做训练。识别系统的训练过程根据的是自组织映射（SOM）和模糊k最近邻算法（FKNNA）。基于统计的方法，主要利用字符的整体形状信息，把观察对象表达为一个随机向量（即特征向量），将模式类表达为有穷或无穷个具有相似数值特性的模式组成的集合。识别是从模式中提取一组特性的度量，构成特征向量来表示模式，然后通过划分特征空间的方式进行分类。

3 结语

维吾尔语作为新疆维吾尔自治区的官方语言之一，目前手写技术的发展仍然滞后，本文在中英文、阿拉伯文等手写识别技术研究的基础上，从维吾尔语言文字的结构、构词特点和输入习惯等特征出发，总结分析了黏着性语言对手写输入识别的影响，探讨了实现维吾尔文手写识别系统的过程和相关关键技术，以期通过对这些技术的分析、验证，实现具有实际应用水平的维吾尔文手写识别系统，为改善新疆地区人民使用电子设备的便利性作出一些贡献。

参考文献

[1] 万芳.联机手写维吾尔文字识别技术的研究与实现.新疆大学硕士学位论文，2007.

[2] 阿力木江.亚森，哈力木拉提.买买提.维吾尔文联机手写识别的预处理和特征提取.新疆大学学报，2011.

[3] 玛依热.依布拉音.联机手写维吾尔文字母与单词识别研究.武汉大学博士学位论文，2013.5.

[4] 袁保社，吾守尔.斯拉木.一种手写维吾尔文字母识别算法.计算机工程，2010.

[5] Mahmoud， Sabri A.； Ahmad， Irfan； Al-Khati， Wasfi G. KHATT： An open Arabic offline handwritten text database. Pattern Recognition .2014.

[6] 谭福秀.基于移动平台的联机手写维吾尔文识别.西安电子科技大学硕士学位论文，2011.

[7] 戴笑来.基于移动平台的联机手写维吾尔文单字符及单词识别.西安电子科技大学硕士学位论文，2012.