导读:本文包含了识别技术论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:技术,人工智能,视觉,辐射源,智能,动态,时序。
识别技术论文文献综述
杨雪梅[1]（2019）在《基于区块链技术的语音识别》一文中研究指出由于具有去中心化、抗腐蚀以及加密算法等先进性质,区块链技术给科学技术领域带来了一场前所未有的变革。本文探索了将区块链技术中的去中心化的思想与深度学习相结合并应用于语音识别领域的可行性,提出了一种适用于处理大规模的声学数据的融合分布式的深度学习模型,分析了该模型良好的学习潜能,它将成为语音识别领域的崭新技术。(本文来源于《价值工程》期刊2019年36期）
华正阳[2]（2019）在《基于视觉技术的热成像图像识别系统研究》一文中研究指出针对我国消防事业中由于许多消防员因无法确定所有被营救目标的位置而在火场中耽误时间过长导致的人身安全问题,提出基于视觉技术的热成像图像识别系统,采用VS与OpenCv开发的识别检测算法,对通过热成像技术获取的到热图像和温度值特征进行阈值分割,根据不同物体相同温度值的特征进行连通域设置,结合不同物体特征创建训练特征库,通过训练完成的热图像特征库对获取到的热图像进行特征匹配识别,实现对热成像图像的识别与检测。该系统成功的确定模拟火场中的营救目标的位置,且具有较高的识别率和稳定性,具有一定的学术研究价值和应用推广价值。(本文来源于《通讯世界》期刊2019年12期）
周子天[3]（2019）在《基于视觉技术的3D物体表面信息识别检测系统》一文中研究指出针对目前市场上销售的复印机无法提示复印原件遗留所带来的生活困难,提出了一种基于视觉技术的3D物体表面信息识别检测系统。利用阈值与梯度分析、图像增强技术结合FOV视场内定位产品读取3D物体表面信息,进行检测。使用空间模板进行图像处理,去除图像噪声并保留图像的特征信息。通过对不同的3D物体表面信息分析,实现了对不同物体表面信息的识别。通过对不同物体的表面信息成功地进行信息识别检测试验,表明该系统能很好地识别出3D物体表面信息,具有较大的学术研究价值和应用推广价值。(本文来源于《通讯世界》期刊2019年12期）
钟军明,刘杰,马永亮[4]（2019）在《图像智能识别与无线广播技术在露天矿山生产管控实践》一文中研究指出为实现复杂露天矿山安全高效的生产管控模式,城门山铜矿探索以图像智能识别与无线网络广播技术有机融合为主要支撑的生产管控实践,实现矿山生产不安全行为的追踪、安全隐患快速识别与消除,有效提升了矿山安全生产管控水平。(本文来源于《通讯世界》期刊2019年12期）
于大勇,甄伟[5]（2019）在《特定外籍人员人脸识别技术在精细化管理中的应用》一文中研究指出经济的快速发展带来了外籍人员的明显增加,促进了贸易和文化的同时,也带来不少社会问题,典型如"叁非"人员,以及外籍人员涉毒、诈骗、抢劫等治安问题,外籍人员的管理管控需求日益迫切。本文结合广州在非洲人员聚集较多的地区,开展特定外籍人员动态人脸识别管控系统试点建设的经验,提出了一套特定外籍人员人脸识别建设的思路和方案,在提升对外籍人员精细化管理水平方面具有重要的借鉴意义。(本文来源于《通讯世界》期刊2019年12期）
毕翔,唐存琛[6]（2019）在《基于影像识别技术的电子签名认证研究》一文中研究指出随着网络技术的不断发展,电子商务及电子政务系统的逐步普及,使得人与人之间的面对面交流被信息化的产品或工具所取代,这也使得人类互相认知与识别的环节由"现场直播"转变为以信息技术为主要载体的"网络录播"。身份认证的方式也由传统的线下签字转变成了线上的电子签名确认,但这种方式存在临摹签名、篡改确认信息、恶意登录确认等风险问题。论文基于影像识别的技术手段,通过对签名录入时书写方式的分析和图像识别技术的结合,对在电子签名和识别过程中带来的身份认证和网络安全问题进行了研究。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年12期）
刘括然[7]（2019）在《基于LSTM的雷达辐射源识别技术》一文中研究指出根据侦察获得的连续雷达辐射源信号特征参数对辐射源进行识别,在电子战中占有重要的地位。传统的机器学习方法,需要大量的人工特征提取以及先验知识,且很难处理时序问题。论文基于长短时记忆网络(LSTM)模型对雷达辐射源进行识别分类。通过仿真数据,在TensorFlow平台构建深度LSTM网络模型,以连续的雷达辐射源信号特征作为网络的输入并训练,实现对辐射源的识别,结果表明构建的LSTM模型在识别辐射源有很好的效果,平均识别率达93.2%。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2019年12期）
张晓琳,李卓麟,袁昊晨,王永平,李健[8]（2019）在《防止边再识别攻击的分布式社会网络匿名技术》一文中研究指出针对具有属性信息的社会网络中链接隐私泄露问题,提出边信息k-匿名模型和分布式社会网络边信息匿名方法D-EIAM (distributed edge information anonymity method)。该模型可抵御攻击者同时以链接的属性和结构信息为背景知识的关系再识别攻击。利用分布式计算模型Spark,并行生成匿名边序列;提出贪心合并伪结点算法,在根据匿名序列构造图时尽量少地添加噪声结点;给添加的边生成属性信息,满足匿名模型。实验结果表明,D-EIAM方法在高效率处理大规模社会网络数据的同时,保证了发布数据的可用性。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年12期）
段俊阳[9]（2019）在《浅谈计算机人工智能识别关键技术及运用》一文中研究指出伴随着社会科学经济的发展,计算机人工智能识别技术得到了迅猛的发展。与此同时,随着计算机人工智能研究的不断深入,相关技术条件的不断完善,该技术已经被广泛应用与众多领域当中,同时相较于其它技术形式也表现出独特性与优势性特征。当然,不可否认的是,由于计算机人工智能识别技术的发展时间较短,相关理论研究与实践应用过程当中,仍然存在着一定的漏洞与不足,进而导致各种问题的发生,也为用户的正常使用和良好体验构成不同程度的影响。对此,本文就计算机人工智能识别的关键技术及有关应用进行了论述与研究。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年12期）
金丽丽[10]（2019）在《探究基于动态阈值图像分割法的人脸识别技术研究》一文中研究指出本文以探究基于动态阈值图像分割法的人脸识别技术研究为主要内容进行阐述,提出一种动态阀值图像分割人脸识别对策,将图像分割之中存在的Fisher准则使用其中,在使用此种函数类间均值进行分析,对方差进行合理计算,从而可以自动化获取各种图像,通过分析后可以形成最佳分类阀值,在结合动态阀值对人脸肤色进行分割,进而使用解码器对其进行二值化处理,在使用图像有效分离。最终可以明确人脸肤色的基本位置和区域,结合肤色分割基本性能,基于负载基础上对肤色进行精准化分割,提升人脸检测人工作速度和精准度。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年12期）
识别技术论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对我国消防事业中由于许多消防员因无法确定所有被营救目标的位置而在火场中耽误时间过长导致的人身安全问题,提出基于视觉技术的热成像图像识别系统,采用VS与OpenCv开发的识别检测算法,对通过热成像技术获取的到热图像和温度值特征进行阈值分割,根据不同物体相同温度值的特征进行连通域设置,结合不同物体特征创建训练特征库,通过训练完成的热图像特征库对获取到的热图像进行特征匹配识别,实现对热成像图像的识别与检测。该系统成功的确定模拟火场中的营救目标的位置,且具有较高的识别率和稳定性,具有一定的学术研究价值和应用推广价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
识别技术论文参考文献
[1].杨雪梅.基于区块链技术的语音识别[J].价值工程.2019
[2].华正阳.基于视觉技术的热成像图像识别系统研究[J].通讯世界.2019
[3].周子天.基于视觉技术的3D物体表面信息识别检测系统[J].通讯世界.2019
[4].钟军明,刘杰,马永亮.图像智能识别与无线广播技术在露天矿山生产管控实践[J].通讯世界.2019
[5].于大勇,甄伟.特定外籍人员人脸识别技术在精细化管理中的应用[J].通讯世界.2019
[6].毕翔,唐存琛.基于影像识别技术的电子签名认证研究[J].计算机与数字工程.2019
[7].刘括然.基于LSTM的雷达辐射源识别技术[J].舰船电子工程.2019
[8].张晓琳,李卓麟,袁昊晨,王永平,李健.防止边再识别攻击的分布式社会网络匿名技术[J].计算机工程与设计.2019
[9].段俊阳.浅谈计算机人工智能识别关键技术及运用[J].计算机产品与流通.2019
[10].金丽丽.探究基于动态阈值图像分割法的人脸识别技术研究[J].计算机产品与流通.2019
论文知识图
