傳感器論文智能識(shí)別

1、傳感器與物聯(lián)網(wǎng)論文傳感器與物聯(lián)網(wǎng)論文題 目：智能識(shí)別學(xué)院(系)：交通運(yùn)輸（智能運(yùn)輸工程）專業(yè)年級(jí)：運(yùn)輸1110班學(xué)生姓名：謝一德，王薇，向萬(wàn)曉，王一方任課教師：魏秀琨目錄：射頻識(shí)別 3圖像識(shí)別 13語(yǔ)音識(shí)別 17射頻識(shí)別(RFID)1、射頻識(shí)別相關(guān)概念1.1無(wú)線射頻(RF) 射頻技術(shù)(Radio Frequency，簡(jiǎn)稱RF，也稱無(wú)線射頻或無(wú)線電射頻技術(shù))是一種無(wú)線電通信技術(shù)，其基本原理是電磁理論，利用無(wú)線電波對(duì)記錄媒體進(jìn)行讀寫(xiě)。1.2射頻識(shí)別(RFID)技術(shù)RFID是英文Radio Frequency ldentification (無(wú)線射頻識(shí)別技術(shù))的縮寫(xiě)，即射頻識(shí)別。射頻識(shí)別技術(shù)是一種非

2、接觸式的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，它通過(guò)射頻信號(hào)自動(dòng)識(shí)別目標(biāo)對(duì)象來(lái)獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，并利用無(wú)線電波進(jìn)行雙向通信。其完成識(shí)別工作時(shí)無(wú)需人工干預(yù)，適于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化且不易損壞，可識(shí)別高速運(yùn)動(dòng)物體并可同時(shí)識(shí)別多個(gè)射頻卡，操作快捷方便。簡(jiǎn)單說(shuō)，RFID就是利用無(wú)線電波進(jìn)行數(shù)據(jù)信息讀寫(xiě)的一種自動(dòng)識(shí)別技術(shù)或無(wú)線電技術(shù)在自動(dòng)識(shí)別領(lǐng)域中的應(yīng)用。2、RFID系統(tǒng)組成RFID系統(tǒng)一般都由信號(hào)發(fā)射機(jī)(射頻標(biāo)簽)、信號(hào)接收機(jī)(閱讀器)、編程器及發(fā)射接收天線等部分組成。2.1信號(hào)發(fā)射機(jī)(射頻標(biāo)簽)2.1.1射頻標(biāo)簽的組成RFID系統(tǒng)的射頻標(biāo)簽由射頻模塊、存儲(chǔ)器、控制模塊及天線四個(gè)主要部分構(gòu)成，它能夠自動(dòng)或在外力的作用下，將存儲(chǔ)的信息主動(dòng)發(fā)

3、射出去。其中，標(biāo)簽中存儲(chǔ)器的內(nèi)存容量在幾個(gè)比特到幾十干字節(jié)之間，可儲(chǔ)存永久性數(shù)據(jù)和非永久性數(shù)據(jù)；而控制模塊則完成接收、譯碼及執(zhí)行讀寫(xiě)器命令，控制讀寫(xiě)數(shù)據(jù)，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)安全等功能。2.1.2射頻標(biāo)簽的分類(lèi)按調(diào)制方式的不同，射頻標(biāo)簽可分為：主動(dòng)式標(biāo)簽和被動(dòng)式標(biāo)簽。主動(dòng)式標(biāo)簽內(nèi)部自帶電池進(jìn)行供電，使用自身的射頻能量主動(dòng)地發(fā)射數(shù)據(jù)給閱讀器，工作可靠性高，信號(hào)傳送的距離遠(yuǎn)。但其使用壽命也因此受到限制，隨著標(biāo)簽內(nèi)電池電力的消耗，數(shù)據(jù)傳輸?shù)木嚯x會(huì)越來(lái)越小，影響系統(tǒng)的正常工作。有源射頻標(biāo)簽通常應(yīng)用于需要限制數(shù)據(jù)傳輸量或者使用數(shù)據(jù)有限制的地方，如軍事、交通控制等方面。被動(dòng)式標(biāo)簽主要靠外界提供能量(從閱讀器發(fā)射的電磁

4、波中獲得)，可分為不含電源的標(biāo)簽及半主動(dòng)標(biāo)簽（電源只為芯片運(yùn)轉(zhuǎn)提供能量）。被動(dòng)式標(biāo)簽具有永久的使用期，支持長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)傳輸和永久性的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，但其數(shù)據(jù)傳輸?shù)木嚯x比主動(dòng)式標(biāo)簽短，因此其通常應(yīng)用于標(biāo)簽信息需要每天讀寫(xiě)或頻繁讀寫(xiě)多次的地方，如零售行業(yè)的傳統(tǒng)標(biāo)簽等。 按內(nèi)部使用存儲(chǔ)器類(lèi)型的不同，射頻標(biāo)簽可分為：只讀標(biāo)簽和可讀可寫(xiě)標(biāo)簽。只讀型標(biāo)簽的內(nèi)容只能讀出，不可寫(xiě)入，其存儲(chǔ)器是只讀型存儲(chǔ)器。只讀型標(biāo)簽可分為只讀標(biāo)簽、一次性編程只讀標(biāo)簽以及可重復(fù)編程只讀標(biāo)簽。其中，只讀標(biāo)簽的內(nèi)容在標(biāo)簽出廠時(shí)已被寫(xiě)入，識(shí)別時(shí)只可讀出，不可再改寫(xiě)，其存儲(chǔ)器一般由ROM組成；一次性編程只讀標(biāo)簽的內(nèi)容只可在應(yīng)用前一次性編程寫(xiě)

5、入，識(shí)別過(guò)程中標(biāo)簽內(nèi)容不可改寫(xiě)，其存儲(chǔ)器一般由PROM、PAL組成；可重復(fù)編程只讀標(biāo)簽的內(nèi)容經(jīng)擦除后可重新編程寫(xiě)入，識(shí)別過(guò)程中標(biāo)簽內(nèi)容不改寫(xiě)，其存儲(chǔ)器一般是由EPRoM或GAL組成。讀寫(xiě)型標(biāo)簽的內(nèi)容既可以被閱讀器讀出，又可由閱讀器寫(xiě)入，其可以只具有讀寫(xiě)型存儲(chǔ)器(如RAM或EERoM)，也可以同時(shí)具有讀寫(xiě)型存儲(chǔ)器和只讀型存儲(chǔ)器。讀寫(xiě)型標(biāo)簽應(yīng)用過(guò)程中數(shù)據(jù)是雙向傳輸?shù)?。按有無(wú)電源的不同，射頻標(biāo)簽可分為：無(wú)源標(biāo)簽和有源標(biāo)簽。無(wú)源標(biāo)簽中不含有電池，其工作時(shí)距識(shí)讀器的天線比較近，使用壽命長(zhǎng)。有源標(biāo)簽中含有電池，其工作時(shí)距識(shí)讀器天線的距離較無(wú)源標(biāo)簽要遠(yuǎn)，但需定期更換電池。 按標(biāo)簽中存儲(chǔ)器數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力的不同，

6、射頻標(biāo)簽可分為標(biāo)識(shí)標(biāo)簽與便攜式數(shù)據(jù)文件。標(biāo)識(shí)標(biāo)簽中存儲(chǔ)的只是標(biāo)識(shí)號(hào)碼，用于對(duì)特定的標(biāo)識(shí)項(xiàng)目，如人、物、地點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)識(shí)，關(guān)于被標(biāo)識(shí)項(xiàng)目的詳細(xì)的特定信息，只能在與系統(tǒng)相連接的數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行查找。便攜式數(shù)據(jù)文件是指標(biāo)簽中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)非常大，可以看作是一個(gè)數(shù)據(jù)文件。這種標(biāo)簽一般都是用戶可編程的，且標(biāo)簽中除了存儲(chǔ)標(biāo)識(shí)碼外，還存儲(chǔ)有大量的被標(biāo)識(shí)項(xiàng)目其他的相關(guān)信息，如包裝說(shuō)明、工藝過(guò)程說(shuō)明等。按頻率的不同，射頻標(biāo)簽可分為：低頻標(biāo)簽、高頻標(biāo)簽、超高頻標(biāo)簽以及微波標(biāo)簽。低頻標(biāo)簽：使用的頻段范圍為10KHz1MHz，常見(jiàn)的主要規(guī)格有125KHz、135KHz。一般這個(gè)頻段的電子卷標(biāo)都是被動(dòng)式的，低頻的最大的優(yōu)點(diǎn)在于其標(biāo)

7、簽靠近金屬或液體的物品上時(shí)能夠有效發(fā)射訊號(hào)，但缺點(diǎn)是讀取距離短、無(wú)法同時(shí)進(jìn)行多卷標(biāo)讀取以及信息量較低，一般應(yīng)用于門(mén)禁系統(tǒng)、動(dòng)物芯片、汽車(chē)防盜器和玩具等。高頻標(biāo)簽：使用的頻段范圍為1MHz400MHz，常見(jiàn)的主要規(guī)格為13.56MHz。這個(gè)頻段的標(biāo)簽主要還是以被動(dòng)式為主，最大的應(yīng)用就是我們所熟知的Smart Card。和低頻相較，其傳輸速度較快且可進(jìn)行多標(biāo)簽辨識(shí)，一般應(yīng)用于圖書(shū)館管理、產(chǎn)品管理等。超高頻標(biāo)簽：使用的頻段范圍為400MHz1GHz，常見(jiàn)的主要規(guī)格有433 MHz、868950MHz。主動(dòng)式和被動(dòng)式的應(yīng)用在這個(gè)頻段都很常見(jiàn)，被動(dòng)式標(biāo)簽讀取距離約34公尺左右，傳輸速率較快，而且因?yàn)樘炀€

8、可采用蝕刻或印刷的方式制造，因此成本較低，雖然在金屬與液體的物品上的應(yīng)用較不理想，但由于讀取距離較遠(yuǎn)、信息傳輸速率較快，而且可以同時(shí)進(jìn)行大數(shù)量標(biāo)簽的讀取與辨識(shí)，因此目前已成為市場(chǎng)的主流，未來(lái)將廣泛應(yīng)用于航空旅客與行李管理系統(tǒng)、貨架及棧板管理、出貨管理、物流管理等。微波標(biāo)簽：使用的頻段范圍為1GHz以上，常見(jiàn)的主要規(guī)格有2.45GHz、5.8GHz。微波頻段的特性與應(yīng)用和超高頻段相似，讀取距離約為2公尺，但是對(duì)于環(huán)境的敏感性較高，一般應(yīng)用于行李追蹤、物品管理、供應(yīng)鏈管理等。2.1.3射頻標(biāo)簽的基本功能具有一定容量的存儲(chǔ)器，用以存儲(chǔ)被識(shí)別對(duì)象的信息。在一定的工作環(huán)境及技術(shù)條件下標(biāo)簽數(shù)據(jù)可讀寫(xiě)。具有

9、確定的使用期限，使用期限內(nèi)無(wú)需維修。維持對(duì)識(shí)別對(duì)象的識(shí)別及相關(guān)信息的完整。數(shù)據(jù)信息編碼后，工作時(shí)可傳輸給讀寫(xiě)器?？删幊蹋乙坏┚幊毯?，永久性數(shù)據(jù)不能再修改。對(duì)于有源標(biāo)簽，通過(guò)讀寫(xiě)器能顯示出電池的工作情況。2.2信號(hào)接收機(jī)(閱讀器）閱讀器主要由天線、射頻模塊、讀寫(xiě)模塊三大部分組成，其基本功能是利用射頻技術(shù)讀取標(biāo)簽信息或?qū)⑿畔?xiě)入標(biāo)簽并通過(guò)計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行管理和信息傳輸，以及信號(hào)狀態(tài)控制、奇偶錯(cuò)誤校驗(yàn)與更正等。2.3編程器編程器是向標(biāo)簽寫(xiě)人數(shù)據(jù)的裝置。只有可讀寫(xiě)標(biāo)簽系統(tǒng)才需要編程器。編程器主要包括兩種方式：離線(oxline)式和在線(online)式。其中，離線式是預(yù)先在標(biāo)簽中寫(xiě)入數(shù)據(jù)，等到

10、開(kāi)始應(yīng)用時(shí)直接把標(biāo)簽附在被標(biāo)識(shí)項(xiàng)目上；而在線式則是在生產(chǎn)環(huán)境中作為交互式便攜數(shù)據(jù)文件來(lái)處理時(shí)使用。2.3天線天線是標(biāo)簽與閱讀器之間傳輸數(shù)據(jù)的發(fā)射、接收裝置。在實(shí)際應(yīng)用中除了系統(tǒng)功率，天線的形狀和相對(duì)位置也會(huì)影響數(shù)據(jù)的發(fā)射和接收，需要專業(yè)人員對(duì)系統(tǒng)的天線進(jìn)行設(shè)計(jì)。3、RFID工作流程 編程器預(yù)先將數(shù)據(jù)信息寫(xiě)入標(biāo)簽中。閱讀器經(jīng)過(guò)發(fā)射天線向外發(fā)射無(wú)線電載波信號(hào)。當(dāng)射頻標(biāo)簽進(jìn)入發(fā)射天線的工作區(qū)時(shí)，射頻標(biāo)簽被激活后即將自身信息經(jīng)標(biāo)簽天線發(fā)射出去。系統(tǒng)的接收天線接收到射頻標(biāo)簽發(fā)出的載波信號(hào)，經(jīng)天線的調(diào)節(jié)器傳給閱讀器，閱讀器對(duì)接到的信號(hào)進(jìn)行解調(diào)解碼，送后臺(tái)計(jì)算機(jī)。計(jì)算機(jī)控制器根據(jù)邏輯運(yùn)算判斷射頻標(biāo)簽的合法性

11、，針對(duì)不同的設(shè)定做出相應(yīng)的處理和控制，發(fā)出指令信號(hào)控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)的動(dòng)作。執(zhí)行機(jī)構(gòu)按計(jì)算機(jī)的指令動(dòng)作。通過(guò)計(jì)算機(jī)通信網(wǎng)絡(luò)將各個(gè)監(jiān)控點(diǎn)連接起來(lái)，構(gòu)成總控信息平臺(tái)。4、RFID工作原理無(wú)線射頻識(shí)別技術(shù)是一種非接觸的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，其基本原理是利用射頻信號(hào)和空間耦合（電感或電磁耦合）或雷達(dá)反射的傳輸特性，實(shí)現(xiàn)對(duì)被識(shí)別物體的自動(dòng)識(shí)別。RFID系統(tǒng)至少包含電子標(biāo)簽和閱讀器兩部分。RFID閱讀器（讀寫(xiě)器）通過(guò)天線與RFID電子標(biāo)簽進(jìn)行無(wú)線通信，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)簽識(shí)別碼和內(nèi)存數(shù)據(jù)的讀出或?qū)懭氩僮?。通常由閱讀器在一個(gè)區(qū)域內(nèi)發(fā)射射頻能量形成電磁場(chǎng)，作用距離的大小取決于發(fā)射功率。標(biāo)簽通過(guò)這一電磁場(chǎng)時(shí)接收解讀器發(fā)出的射頻信號(hào)

12、，憑借感應(yīng)電流所獲得的能量發(fā)送存儲(chǔ)在標(biāo)簽中的數(shù)據(jù)，或根據(jù)閱讀器的指令改寫(xiě)存儲(chǔ)在標(biāo)簽中的數(shù)據(jù)。閱讀器可接收標(biāo)簽發(fā)送的數(shù)據(jù)或向標(biāo)簽發(fā)送數(shù)據(jù)，并能通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)接口與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信。5、RFID系統(tǒng)分類(lèi) 根據(jù)RFID系統(tǒng)完成的功能不同，可以把RFID系統(tǒng)分成四種類(lèi)型：EAS系統(tǒng)、便攜式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、物流控制系統(tǒng)和定位系統(tǒng)。5.1 EAS系統(tǒng)EAS(Electronic Article Surveillance，電子物品監(jiān)視技術(shù))是一種設(shè)置在需要控制物品出入門(mén)口的RFID技術(shù)。EAS系統(tǒng)主要由附著在物品上的電子標(biāo)簽、電子傳感器和在出入口形成一定監(jiān)視區(qū)域的監(jiān)視器組成。其工作原理是發(fā)射器在監(jiān)視區(qū)以一定的頻率

13、發(fā)射無(wú)線電波，當(dāng)攜帶有一定特征的電子標(biāo)簽的物品進(jìn)入該監(jiān)視區(qū)時(shí)，會(huì)對(duì)發(fā)射器發(fā)出的信號(hào)產(chǎn)生干擾，這種干擾信號(hào)也會(huì)被接收器所接收，微處理器對(duì)此信號(hào)作出分析判斷，控制警報(bào)器的響鳴，從而完成對(duì)通過(guò)監(jiān)視區(qū)的物品的監(jiān)視。這種技術(shù)的典型應(yīng)用場(chǎng)合是商店、圖書(shū)館和數(shù)據(jù)中心等地方，當(dāng)未被授權(quán)的人從這些地方非法取走物品時(shí)，EAS系統(tǒng)會(huì)發(fā)出警告。5.2便攜式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)便攜式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是使用帶有RFID閱讀器的手持式數(shù)據(jù)采集器來(lái)采集RFID標(biāo)簽上數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。其工作方式是手持式閱讀器(數(shù)據(jù)輸入終端) 在讀取數(shù)據(jù)的同時(shí)，通過(guò)無(wú)線電波數(shù)據(jù)傳輸方式實(shí)時(shí)向主計(jì)算機(jī)系統(tǒng)傳輸數(shù)據(jù)，或暫時(shí)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在閱讀器中，成批地向主計(jì)算機(jī)系統(tǒng)傳

14、輸數(shù)據(jù)。這種系統(tǒng)具有比較大的靈活性，適用于不宜安裝固定式RFID系統(tǒng)的應(yīng)用環(huán)境。5.3物流控制系統(tǒng)在物流控制系統(tǒng)中，RFID閱讀器分散布置在給定的區(qū)域，并且閱讀器直接與數(shù)據(jù)管理信息系統(tǒng)相連，信號(hào)發(fā)射機(jī)是移動(dòng)的，一般安裝在移動(dòng)的物體、人上面。當(dāng)物體、人流經(jīng)過(guò)閱讀器時(shí)，閱讀器會(huì)自動(dòng)掃描標(biāo)簽上的信息并把數(shù)據(jù)信息輸入數(shù)據(jù)管理信息系統(tǒng)進(jìn)行存儲(chǔ)、分析和處理，以達(dá)到控制物流的目的。5.4 RFID定位系統(tǒng)閱讀器安裝在移動(dòng)的車(chē)輛、輪船上，或自動(dòng)化流水線上移動(dòng)原材料、半成品、成品上，通過(guò)無(wú)線或有線方式與計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)相連；信號(hào)發(fā)射機(jī)則嵌入到操作環(huán)境的地表下面或其他位置，存儲(chǔ)有位置識(shí)別信息。通過(guò)閱讀器和發(fā)射器的配

15、合工作，可用于自動(dòng)化加工系統(tǒng)中定位以及提供對(duì)車(chē)輛、輪船等的運(yùn)行定位支持。6、RFID技術(shù)的特點(diǎn) 6.1 RFID技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)不局限于視線，讀取數(shù)據(jù)方便快速：RFID讀取設(shè)備利用無(wú)線電波，可以全自動(dòng)瞬間讀取大量的卷標(biāo)信息?？芍貜?fù)使用：條形碼印刷之后就無(wú)法更改，但RFID可不限制次數(shù)地新增、刪除、修改RFID內(nèi)的儲(chǔ)存數(shù)據(jù)。方便數(shù)據(jù)辨讀：RFID標(biāo)簽只要在無(wú)線電波的范圍內(nèi)，即可傳遞訊號(hào)。數(shù)據(jù)儲(chǔ)存容量大：RFID的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存容量可達(dá)數(shù)Megabytes（一維條形碼的容量是50Bytes；二維條形碼最大的容量可儲(chǔ)存2至3000字符）。可同時(shí)讀取數(shù)個(gè)數(shù)據(jù)：條形碼閱讀器一次只能讀取單一條形碼數(shù)據(jù)；RFID的辨識(shí)

16、器可同時(shí)辨識(shí)讀取數(shù)個(gè)RFID，讀取速度每秒可達(dá)250個(gè)標(biāo)簽，這種多任務(wù)成效遠(yuǎn)比傳統(tǒng)條形碼一次掃描一個(gè)高得多。體積小：傳統(tǒng)的磁性條形碼受限于體積，不易嵌在較小的物品上，RFID則不然。日立（Hitachi）甚至已經(jīng)發(fā)展出厚度僅有0.1mm、面積為0.4mm X 0.4mm的微型RFID芯片，薄到可以嵌入紙幣中；因此RFID的迷你體積可以隱藏在各種物品里面。不容易損壞：條形碼屬于易碎標(biāo)簽，很容易退色、撕毀；RFID屬于電子產(chǎn)品，可以在條件苛刻的環(huán)境下使用，RFID具有可重復(fù)使用數(shù)十萬(wàn)甚至數(shù)百萬(wàn)次以上的特性，其材質(zhì)也能夠被放置于較為惡劣的環(huán)境中。識(shí)別距離比光學(xué)系統(tǒng)遠(yuǎn)。難以偽造和有智能。6.2 RFI

17、D技術(shù)的缺點(diǎn)RFID技術(shù)的缺點(diǎn)主要體現(xiàn)在價(jià)格與隱私方面。RFID目前的成本除了標(biāo)簽部分外，配套的周邊與服務(wù)對(duì)一般企業(yè)來(lái)說(shuō)仍然偏高，通常只有大企業(yè)負(fù)擔(dān)得起。因此，雖然市場(chǎng)普遍看好RFID，但需要各個(gè)領(lǐng)域的多數(shù)廠商加入，才可讓RFID如同條形碼與POS系統(tǒng)一樣普及。 對(duì)于個(gè)人的消費(fèi)情形隱私權(quán)，已讓大眾產(chǎn)生疑慮，隨著RFID技術(shù)普及到各層面，未來(lái)更可能使用在證照或身份證件等方面，數(shù)據(jù)曝光的危險(xiǎn)性顯得更高；同時(shí)，隨之而來(lái)如黑客或是政府的監(jiān)視，也都影響到民眾的權(quán)益。因此，我們可說(shuō)RFID未來(lái)的市場(chǎng)有多大，安全與隱私權(quán)維護(hù)的憂慮就有多大。7、RFID技術(shù)在國(guó)內(nèi)外的應(yīng)用及其發(fā)展前景7.1 RFID技術(shù)在國(guó)際

18、上的應(yīng)用目前，RFID技術(shù)廣泛應(yīng)用于工業(yè)自動(dòng)化、商業(yè)自動(dòng)化、交通運(yùn)輸控制管理等眾多領(lǐng)域：汽車(chē)、火車(chē)等交通監(jiān)控；高速公路自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)；停車(chē)場(chǎng)管理系統(tǒng)；物品管理； 流水線生產(chǎn)自動(dòng)化；安全出入檢查；倉(cāng)儲(chǔ)管理；動(dòng)物管理；車(chē)輛防盜等。至今RFID技術(shù)的應(yīng)用仍層出不窮，如澳大利亞將它的RFID產(chǎn)品用于機(jī)場(chǎng)旅客行李管理中；瑞士國(guó)家鐵路局在瑞士的全部旅客列車(chē)E安裝RFID自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，調(diào)度員可以實(shí)時(shí)掌握火車(chē)運(yùn)行情況，不僅利于管理，還大大減少了發(fā)生事故的可能性。7.2 RFID技術(shù)在我國(guó)的應(yīng)用目前，我國(guó)公交、醫(yī)療等的收費(fèi)系統(tǒng)，高校的學(xué)生校園卡系統(tǒng)及第二代身份證系統(tǒng)都與RFID技術(shù)息息相關(guān)。而在物流、交通方面，我

19、國(guó)RFID技術(shù)的應(yīng)用也已經(jīng)開(kāi)始，錦山的一條高速公路已應(yīng)用了非接觸射頻卡自動(dòng)收費(fèi)；我國(guó)的鐵路系統(tǒng)使用RFID技術(shù)記錄貨車(chē)車(chē)廂編號(hào)的試點(diǎn)已運(yùn)行了一段時(shí)間；北京的機(jī)場(chǎng)高速公路、深圳的皇崗口岸也使用了RFID系統(tǒng)收費(fèi)；一些物流企業(yè)已經(jīng)將RFID技術(shù)用于物流管理中。7.3 RFID技術(shù)的發(fā)展前景RFID技術(shù)將主要應(yīng)用于安全防護(hù)、商品生產(chǎn)銷(xiāo)售、管理與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、交通運(yùn)輸、供應(yīng)鏈管理及國(guó)防和軍事應(yīng)用等領(lǐng)域。7.3.1安全防護(hù)領(lǐng)域門(mén)禁保安，未來(lái)的門(mén)禁保安系統(tǒng)均可應(yīng)用射頻卡，且可一卡多用。汽車(chē)防盜。電子物品監(jiān)視系統(tǒng)，目的是防止商品被盜。7.3.2商品生產(chǎn)銷(xiāo)售領(lǐng)域生產(chǎn)線自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)管理產(chǎn)品防偽RFID卡收費(fèi)7.3.3

20、管理與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域畜牧管理運(yùn)動(dòng)計(jì)時(shí)7.3.4交通運(yùn)輸領(lǐng)域高速公路自動(dòng)收費(fèi)及交通管理火車(chē)和貨運(yùn)集裝箱的識(shí)別7.3.5供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域供應(yīng)鏈包括從原材料到最終用戶的所有實(shí)物的移動(dòng)過(guò)程，包括供貨商選擇、采購(gòu)、產(chǎn)品計(jì)劃、材料加工、訂單處理、存貨管理、包裝、運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)與客戶服務(wù)；也包括供應(yīng)鏈中的產(chǎn)品、貨主、位置和時(shí)間，以便供貨商和客戶之間更好地溝通。8、RFID技術(shù)的應(yīng)用案例8.1景區(qū)智能門(mén)票系統(tǒng)RFID電子標(biāo)簽可以封裝于PVC、PET、PP、不干膠紙等多種介質(zhì)內(nèi)，憑借其優(yōu)異的物理特性及強(qiáng)大的信息管理和防偽功能，為各大風(fēng)景區(qū)提供功能完善全面的多種解決方案，如門(mén)票、年票、套票等；同時(shí)可以現(xiàn)場(chǎng)發(fā)卡，為客戶提供

21、更靈活的個(gè)性化服務(wù)。本系統(tǒng)已應(yīng)用于全國(guó)重點(diǎn)風(fēng)景名勝區(qū)之一的廣東肇慶風(fēng)景區(qū)等。8.1.1景區(qū)智能門(mén)票系統(tǒng)的主要性能特點(diǎn)采用了先進(jìn)的RFID識(shí)別技術(shù)，防偽性能良好。每個(gè)電子門(mén)票擁有一個(gè)全球唯一序列號(hào)，且該序列號(hào)無(wú)法更改。采用計(jì)算機(jī)控制和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，自動(dòng)化程度高，控制準(zhǔn)確。發(fā)行電子門(mén)票時(shí)無(wú)機(jī)械接觸動(dòng)作，感應(yīng)通訊，反應(yīng)迅速，方便用戶使用。識(shí)別過(guò)程由入口驗(yàn)票處的識(shí)別主機(jī)完成，景區(qū)各入口的控制主機(jī)負(fù)責(zé)查找、鑒別，整個(gè)過(guò)程不需人工干預(yù)，失誤率趨于零。系統(tǒng)管理軟件WINDOWS環(huán)境下編寫(xiě)，中文菜單操作顯示，界面友好。每個(gè)操作步驟都有詳細(xì)的提示說(shuō)明，操作簡(jiǎn)單，使用方便。安裝、調(diào)試、維護(hù)簡(jiǎn)單方便，易于檢修。系統(tǒng)

22、性能穩(wěn)定，使用可靠。8.1.2景區(qū)智能門(mén)票系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的基本功能 防止偽造假票。提高管理效率，快速識(shí)別有效門(mén)票。簡(jiǎn)化管理手段，輕松設(shè)定使用權(quán)限及實(shí)現(xiàn)一卡多用。擴(kuò)展功能強(qiáng)，通過(guò)對(duì)門(mén)票的電子化管理，可實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)、結(jié)算等擴(kuò)展功能。利用遠(yuǎn)程通訊技術(shù)實(shí)現(xiàn)異地發(fā)卡，遠(yuǎn)程統(tǒng)計(jì)查詢，景區(qū)查驗(yàn)功能。8.2工業(yè)氣瓶電子化管理系統(tǒng) RFID電子標(biāo)簽可以封裝于多種具有耐酸、耐堿、抗沖擊等物理性能的非金屬介質(zhì)中，因此具有抗惡劣環(huán)境的特性；同時(shí)標(biāo)簽本身具有信息存儲(chǔ)功能，面對(duì)使用環(huán)境復(fù)雜，流動(dòng)性大的工業(yè)氣瓶，用RFID電子標(biāo)簽對(duì)其進(jìn)行信息化管理是一種極佳的選擇。 目前該系統(tǒng)已應(yīng)用于廣州地區(qū)乙炔氣瓶管理。8.2.1工業(yè)氣瓶電子化管

23、理系統(tǒng)的主要性能特點(diǎn)采用先進(jìn)的RFID識(shí)別技術(shù)，每個(gè)工業(yè)氣瓶擁有一個(gè)全球唯一序列號(hào)，讀寫(xiě)操作時(shí)采用驗(yàn)證機(jī)制和多重加密技術(shù)，無(wú)法偽造仿制。同時(shí)保證只有該系統(tǒng)發(fā)行的電子標(biāo)簽才能被有效識(shí)別。經(jīng)附合后的電子標(biāo)簽不可逆性粘貼于氣瓶的瓶肩部。識(shí)別和數(shù)據(jù)寫(xiě)入過(guò)程由手持讀寫(xiě)儀完成。氣瓶每次檢測(cè)、充氣及相關(guān)操作人員的信息由手持讀寫(xiě)儀檢測(cè)并寫(xiě)入電子標(biāo)簽。系統(tǒng)管理軟件運(yùn)行于WINDOWS環(huán)境下，界面友好，操作簡(jiǎn)便。提供數(shù)據(jù)庫(kù)支持，方便氣瓶資料的動(dòng)態(tài)管理。安裝、調(diào)試、維護(hù)簡(jiǎn)單方便，易于檢修。標(biāo)簽及讀寫(xiě)設(shè)備具有防爆性能，可滿足特殊防爆需求。8.2.2工業(yè)氣瓶電子化管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的基本功能記錄氣瓶基本信息及充裝情況。對(duì)氣瓶

24、進(jìn)行定期檢審并記錄檢審信息。實(shí)現(xiàn)氣瓶充裝操作人員的管理。實(shí)現(xiàn)氣瓶充裝及運(yùn)輸?shù)奈锪鞴芾?。具用極強(qiáng)的防偽功能。8.3智能出租車(chē)管理系統(tǒng)通過(guò)封裝在駕駛員資格證以及以不同方式固定于車(chē)身的RFID電子標(biāo)簽，對(duì)駕駛員、出租車(chē)輛的基本資料以及駕駛運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行管理，同時(shí)遏制了“克隆車(chē)”的出現(xiàn)。 本系統(tǒng)已在廣州、上海等國(guó)內(nèi)大中城市應(yīng)用，取得了良好的實(shí)用效果和社會(huì)效益。 8.3.1智能出租車(chē)管理系統(tǒng)的主要性能特點(diǎn)采用了先進(jìn)的RFID技術(shù)，防偽性能良好。每輛車(chē)擁有一個(gè)全球唯一序列號(hào)，且該序列號(hào)無(wú)法更改。采用計(jì)算機(jī)控制和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，自動(dòng)化程度高，控制準(zhǔn)確。發(fā)行電子標(biāo)簽時(shí)無(wú)機(jī)械接觸動(dòng)作，感應(yīng)通訊，反應(yīng)迅速，方便用戶使

25、用。識(shí)別過(guò)程由手持讀寫(xiě)儀完成，控制主機(jī)負(fù)責(zé)查找、鑒別，整個(gè)過(guò)程不需人工干預(yù)，失誤率趨于零。出租車(chē)動(dòng)態(tài)行駛狀態(tài)下不停車(chē)查驗(yàn)。系統(tǒng)管理軟件WINDOWS環(huán)境下編寫(xiě)，中文菜單操作顯示，界面友好；每個(gè)操作步驟都有詳細(xì)的提示說(shuō)明，操作簡(jiǎn)單，使用方便。安裝、調(diào)試、維護(hù)簡(jiǎn)單方便，易于檢修。系統(tǒng)性能穩(wěn)定，使用可靠。8.3.2智能出租車(chē)管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的基本功能出租車(chē)車(chē)輛及駕駛員資格證的防偽。出租車(chē)駕駛員個(gè)人信息及車(chē)輛信息管理。駕駛員違章的實(shí)時(shí)處理，簡(jiǎn)化處罰手續(xù)，縮短處理時(shí)間。出租車(chē)輛行駛運(yùn)營(yíng)及違章情況的管理。各類(lèi)證件發(fā)放的無(wú)紙化辦公，提高工作效率。提高年審工作效率，避免因手工操作引起的差錯(cuò)。稽查人員的工作績(jī)效管理

26、。8.4其他應(yīng)用高速公路的自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)據(jù)測(cè)試，采用這種自動(dòng)收費(fèi)方式，車(chē)輛通過(guò)自動(dòng)收費(fèi)卡口車(chē)速可保持在40km/h，與停車(chē)領(lǐng)卡交費(fèi)相比，行車(chē)可節(jié)省時(shí)間30一70。RFID庫(kù)存跟蹤系統(tǒng)將RFID標(biāo)簽貼在托盤(pán)、包裝箱或元器件上，無(wú)需打開(kāi)產(chǎn)品的外包裝，系統(tǒng)就可以對(duì)其成箱成包地進(jìn)行識(shí)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)商品從原料、半成品、成品、運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、配送、上架、最終銷(xiāo)售，甚至退貨處理等所有環(huán)節(jié)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，極大地提高自動(dòng)化程度，大幅降低差錯(cuò)率，提高供應(yīng)鏈的透明度和管理效率。集裝箱識(shí)別系統(tǒng)將記錄有集裝箱位置、物品類(lèi)別、數(shù)量等數(shù)據(jù)的標(biāo)簽安裝在集裝箱上，借助射頻識(shí)別技術(shù)，就可以確定集裝箱在貨場(chǎng)內(nèi)的確切位置，在移動(dòng)時(shí)可以將更新的數(shù)據(jù)

27、寫(xiě)入射頻卡。系統(tǒng)還可以識(shí)別未被允許的集裝箱移動(dòng)，有利于管理和安全。智能助手系統(tǒng)在德國(guó)萊因伯格的未來(lái)商店中，RFID貨架能識(shí)別貨架上的物品缺貨時(shí)間或被擺放錯(cuò)位置。只需按鍵便顯示價(jià)格的電子貨架標(biāo)簽可以保證價(jià)格的準(zhǔn)確可信。圖像識(shí)別1圖像識(shí)別定義1.1定義圖像識(shí)別，是利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)像的技術(shù)。1.2研究問(wèn)題圖像識(shí)別所研究的問(wèn)題，是如何用計(jì)算機(jī)代替為人自動(dòng)去處理大量的物理信息，解決人類(lèi)生理器官所不能識(shí)別的問(wèn)題，從而從部分上代替人的腦力勞動(dòng)。圖像的含義也比較廣泛，最早是指圖片，后來(lái)把如聲波的波形圖也歸為圖像。具體來(lái)說(shuō)，圖像可以是各種圖畫(huà)，字符，聲波信號(hào)，透

28、視膠片，空間物體。綜合來(lái)說(shuō)，又可以分為直觀視覺(jué)圖像（圖案，文字）和間接轉(zhuǎn)換圖像（聲音，心率等）兩類(lèi)。2圖像識(shí)別內(nèi)容2.1圖像識(shí)別基礎(chǔ)圖像識(shí)別是以圖像的主要特征為基礎(chǔ)的。對(duì)圖像識(shí)別時(shí)眼動(dòng)的研究表明，視線總是集中在圖像的主要特征上，也就是集中在圖像輪廓曲度最大或輪廓方向突然改變的地方，這些地方的信息量最大。而且眼睛的掃描路線也總是依次從一個(gè)特征轉(zhuǎn)到另一個(gè)特征上。由此可見(jiàn)，在圖像識(shí)別過(guò)程中，知覺(jué)機(jī)制必須排除輸入的多余信息,抽出關(guān)鍵的信息。同時(shí),在大腦里必定有一個(gè)負(fù)責(zé)整合信息的機(jī)制，它能把分階段獲得的信息整理成一個(gè)完整的知覺(jué)映象。在人類(lèi)圖像識(shí)別系統(tǒng)中，對(duì)復(fù)雜圖像的識(shí)別往往要通過(guò)不同層次的信息加工才能實(shí)

29、現(xiàn)。對(duì)于熟悉的圖形,由于掌握了它的主要特征，就會(huì)把它當(dāng)作一個(gè)單元來(lái)識(shí)別，而不再注意它的細(xì)節(jié)了。這種由孤立的單元材料組成的整體單位叫做組塊，每一個(gè)組塊是同時(shí)被感知的。在文字材料的識(shí)別中，人們不僅可以把一個(gè)漢字的筆劃或偏旁等單元組成一個(gè)組塊，而且能把經(jīng)常在一起出現(xiàn)的字或詞組成組塊單位來(lái)加以識(shí)別。2.2圖像識(shí)別基本方法圖像識(shí)別的方法很多，可概括為三種：統(tǒng)計(jì)（或決策理論）法，結(jié)構(gòu)（或句法）方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。對(duì)于一幅實(shí)際圖像來(lái)說(shuō)，目標(biāo)和背景常常不是線性可分的，統(tǒng)計(jì)法是一種分類(lèi)誤差最小的方法。它以數(shù)學(xué)上的決策理論為基礎(chǔ)，根據(jù)這種理論建立統(tǒng)計(jì)學(xué)識(shí)別模型。其基本模型是對(duì)研究的圖像進(jìn)行大量的統(tǒng)計(jì)分析，找出規(guī)律性

30、認(rèn)識(shí)，提出反映圖像本質(zhì)特點(diǎn)的特征進(jìn)行識(shí)別。如Bayes模型和馬爾科夫（MRF）模型。但是統(tǒng)計(jì)方法基本嚴(yán)格的數(shù)學(xué)模型，而忽略了圖像中被識(shí)別對(duì)象的空間相互關(guān)系，即結(jié)構(gòu)關(guān)系，所以當(dāng)被識(shí)別物體的結(jié)構(gòu)特征為主要特征時(shí)，用統(tǒng)計(jì)方法便會(huì)很難識(shí)別。句法識(shí)別是對(duì)統(tǒng)計(jì)識(shí)別方法的補(bǔ)充，統(tǒng)計(jì)方法用數(shù)值來(lái)描述圖像的特征，句法方法則是用符號(hào)來(lái)描述圖像特征的。它模仿了語(yǔ)言學(xué)中句法的層次結(jié)構(gòu)，采用分層描述方法，把復(fù)雜圖像分解為單層或多層的簡(jiǎn)單子圖像，主要突出識(shí)別對(duì)象的結(jié)構(gòu)信息。模式識(shí)別是從統(tǒng)計(jì)方法發(fā)展起來(lái)的，而句法方法更擴(kuò)大了模式識(shí)別的能力，使其不僅限于對(duì)象物的分類(lèi)，而且用于景物的分析與物體結(jié)構(gòu)的識(shí)別。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是指用神經(jīng)

31、網(wǎng)絡(luò)的算法對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別的方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是由大量簡(jiǎn)單的處理單元（神經(jīng)元）廣泛地互相連接而形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它反映了人腦功能的許多基本特性，是人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的簡(jiǎn)化，抽象和模擬。句法方法側(cè)重于模擬人的邏輯思維，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)側(cè)重于模擬和實(shí)現(xiàn)人的認(rèn)知過(guò)程中的感知覺(jué)過(guò)程，形象思維，分布式記憶和自學(xué)自組織的過(guò)程，與符號(hào)處理是一種互補(bǔ)的關(guān)系。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模并行，分布式存儲(chǔ)和處理，自組織，自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的能力，特別適用于處理需要同時(shí)考慮許多因素和條件的不精確和模糊的信息處理問(wèn)題。2.3其它圖像識(shí)別方法模糊集識(shí)別法。在模式識(shí)別，自動(dòng)控制等方面有廣泛應(yīng)用。在圖像識(shí)別中，有些問(wèn)題極其復(fù)雜，很難用一些確定

32、的標(biāo)準(zhǔn)做出判斷。人腦的識(shí)別精度不高，卻能夠用一些不夠精確，也即模糊的概念準(zhǔn)確地辨識(shí)復(fù)雜事物的特征，怎樣用不太精確的方式來(lái)描述復(fù)雜的系統(tǒng)，怎樣建立合理的數(shù)學(xué)模型來(lái)研究模糊現(xiàn)象，并能快速準(zhǔn)確地進(jìn)行識(shí)別，就是模糊識(shí)別法研究的目的。標(biāo)記松弛法是另一種采用符號(hào)來(lái)描述圖像特征的識(shí)別方法，在這種方法中，處理對(duì)象一般稱為目標(biāo)，而描述目標(biāo)的符號(hào)則稱為標(biāo)記，標(biāo)記松弛法先對(duì)目標(biāo)給定一組不確切的標(biāo)記，通過(guò)迭代運(yùn)算逐次更新標(biāo)記，最后求得這組目標(biāo)的較為確切的標(biāo)記集，算法的整個(gè)過(guò)程與人對(duì)某一事物的猜測(cè)推理過(guò)程相類(lèi)似。由于以迭代方式進(jìn)行，所以易于實(shí)現(xiàn)，但所缺點(diǎn)是計(jì)算量太大，只有采用并行處理的方法，標(biāo)記松弛法才能充分發(fā)揮它的作

33、用。此外，還有實(shí)用性很強(qiáng)的模板匹配法，模板匹配法是按照預(yù)置在機(jī)內(nèi)的模板用匹配的方法來(lái)識(shí)別目標(biāo)，模板可以是數(shù)字量，也可以是符號(hào)串等。因此可以把它看作是統(tǒng)計(jì)法和句法方法的一種特例來(lái)研究。模板匹配法簡(jiǎn)單方便，各種自動(dòng)售貨機(jī)，字符閱讀機(jī)等往往按此構(gòu)成，但由于噪聲的影響和實(shí)際圖像結(jié)構(gòu)千變?nèi)f化，模板匹配在較復(fù)雜的情況下往往得不到理想的效果。3圖像識(shí)別技術(shù)所面臨的問(wèn)題和發(fā)展趨勢(shì)3.1面臨問(wèn)題分辨現(xiàn)實(shí)世界中的各種復(fù)雜景物對(duì)為類(lèi)來(lái)說(shuō)是一件輕而易取的事，而用計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像識(shí)別卻非常困難，圖像識(shí)別大多數(shù)成功的應(yīng)用是相對(duì)簡(jiǎn)單（或?qū)ψR(shí)別環(huán)境有嚴(yán)格的限制）的領(lǐng)域，并且多是二維的。當(dāng)前圖像識(shí)別所面臨者許多問(wèn)題：首先，完成一

34、幅圖像的識(shí)別要經(jīng)過(guò)許多不同的處理過(guò)程，圖像的識(shí)別正是這些過(guò)程的綜合作用的結(jié)果。但是缺少一個(gè)普遍的原理來(lái)指導(dǎo)這些過(guò)程在完成特定任務(wù)時(shí)應(yīng)該如何組織和搭配，即使是對(duì)于各種常用的圖像分割算法之間的性能比較，也沒(méi)有一個(gè)較好的統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。還有，現(xiàn)在的各種圖像識(shí)別算法都或多或少帶有一定的局限性，圖像識(shí)別是人工智能的一個(gè)重要領(lǐng)域。為了編制模擬人類(lèi)圖像識(shí)別活動(dòng)的計(jì)算機(jī)程序，人們提出了不同的圖像識(shí)別模型。例如模板匹配模型。這種模型認(rèn)為，識(shí)別某個(gè)圖像，必須在過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)中有這個(gè)圖像的記憶模式，又叫模板。當(dāng)前的刺激如果能與大腦中的模板相匹配，這個(gè)圖像也就被識(shí)別了。例如有一個(gè)字母A,如果在腦中有個(gè)A模板,字母A的大小、方

35、位、形狀都與這個(gè)A模板完全一致,字母A就被識(shí)別了。這個(gè)模型簡(jiǎn)單明了，也容易得到實(shí)際應(yīng)用。但這種模型強(qiáng)調(diào)圖像必須與腦中的模板完全符合才能加以識(shí)別，而事實(shí)上人不僅能識(shí)別與腦中的模板完全一致的圖像，也能識(shí)別與模板不完全一致的圖像。例如,人們不僅能識(shí)別某一個(gè)具體的字母A,也能識(shí)別印刷體的、手寫(xiě)體的、方向不正、大小不同的各種字母A。同時(shí),人能識(shí)別的圖像是大量的，如果所識(shí)別的每一個(gè)圖像在腦中都有一個(gè)相應(yīng)的模板，也是不可能的。在一種環(huán)境下效果很好，但另一種環(huán)境下就可能很差，傳統(tǒng)的只簡(jiǎn)單處理方法很難構(gòu)造圖像中景物的完整描述。另外，一些能用性，效果好的算法往往計(jì)算量很大，難以實(shí)時(shí)應(yīng)用。最后，為類(lèi)對(duì)生物體的視覺(jué)機(jī)

36、理還不清楚，不能給計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別提供有力的指導(dǎo)。3.2發(fā)展趨勢(shì)對(duì)于模版問(wèn)題，格式塔心理學(xué)家又提出了一個(gè)原型匹配模型。這種模型認(rèn)為，在長(zhǎng)時(shí)記憶中存儲(chǔ)的并不是所要識(shí)別的無(wú)數(shù)個(gè)模板，而是圖像的某些“相似性”。從圖像中抽象出來(lái)的“相似性”就可作為原型，拿它來(lái)檢驗(yàn)所要識(shí)別的圖像。如果能找到一個(gè)相似的原型，這個(gè)圖像也就被識(shí)別了。這種模型從神經(jīng)上和記憶探尋的過(guò)程上來(lái)看，都比模板匹配模型更適宜，而且還能說(shuō)明對(duì)一些不規(guī)則的，但某些方面與原型相似的圖像的識(shí)別。但是，這種模型沒(méi)有說(shuō)明人是怎樣對(duì)相似的刺激進(jìn)行辨別和加工的，它也難以在計(jì)算機(jī)程序中得到實(shí)現(xiàn)。因此又有人提出了一個(gè)更復(fù)雜的模型，即“泛魔”識(shí)別模型。盡管計(jì)算機(jī)

37、圖像識(shí)別技術(shù)面臨著很大的挑戰(zhàn)，但還是取得了很大的發(fā)展，多年的發(fā)展變化，不難看出一些特點(diǎn)：1.立體視覺(jué)與人工智能仍然是計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別今后發(fā)展的方向，短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)的通用性很大的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的可能性不大，今后應(yīng)結(jié)合各種實(shí)際應(yīng)用開(kāi)發(fā)各種用途的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)。2.七十年代末Marr提出的視覺(jué)計(jì)算理論極大地促進(jìn)了計(jì)算機(jī)視覺(jué)的發(fā)展，但同時(shí)也存在不少缺陷，視覺(jué)識(shí)別是一個(gè)極其復(fù)雜的過(guò)程，在Marr的理論中，有些東西是作為一種假設(shè)出現(xiàn)的，有些重要問(wèn)題甚至還沒(méi)有涉及，圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展必須以視覺(jué)計(jì)算理論的發(fā)展為前提。3.一些優(yōu)秀的數(shù)學(xué)方法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模糊集，分形理論，小波分析，遺傳算法紛紛應(yīng)用于圖像識(shí)別領(lǐng)

38、域，取得了一定的成就，這些方法的繼續(xù)發(fā)展完美以及各種方法相互融合，取長(zhǎng)補(bǔ)短的綜合集成是往后發(fā)展的重要任務(wù)。語(yǔ)音識(shí)別1、語(yǔ)音識(shí)別的基本概念語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，也被稱為自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（英語(yǔ)：Automatic Speech Recognition, ASR），其目標(biāo)是將人類(lèi)的語(yǔ)音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀的輸入，例如按鍵、二進(jìn)制編碼或者字符序列。與說(shuō)話人識(shí)別及說(shuō)話人確認(rèn)不同，后者嘗試識(shí)別或確認(rèn)發(fā)出語(yǔ)音的說(shuō)話人而非其中所包含的詞匯內(nèi)容。語(yǔ)音識(shí)別是以語(yǔ)音為研究對(duì)象。通過(guò)語(yǔ)音信號(hào)處理和模式識(shí)別讓機(jī)器自動(dòng)識(shí)別和理解人類(lèi)口述的語(yǔ)言。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)就是讓機(jī)器通過(guò)識(shí)別和理解過(guò)程把語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令的高技術(shù)。

39、語(yǔ)音識(shí)別是一門(mén)涉及面很廣的交叉學(xué)科，它與聲學(xué)、語(yǔ)音學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、信息理論、模式識(shí)別理論以及神經(jīng)生物學(xué)等學(xué)科都有非常密切的關(guān)系。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)正逐步成為計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù)，語(yǔ)音技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)成為一個(gè)具有競(jìng)爭(zhēng)性的新興高技術(shù)產(chǎn)業(yè)。2、發(fā)展歷史早在計(jì)算機(jī)發(fā)明之前，自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別的設(shè)想就已經(jīng)被提上了議事日程，早期的聲碼器可被視作語(yǔ)音識(shí)別及合成的雛形。而1920年代生產(chǎn)的"Radio Rex"玩具狗可能是最早的語(yǔ)音識(shí)別器，當(dāng)這只狗的名字被呼喚的時(shí)候，它能夠從底座上彈出來(lái)1。最早的基于電子計(jì)算機(jī)的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)是由AT&T貝爾實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的Audrey語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，它能夠識(shí)別1

40、0個(gè)英文數(shù)字。其識(shí)別方法是跟蹤語(yǔ)音中的共振峰。該系統(tǒng)得到了98%的正確率。2。到1950年代末，倫敦學(xué)院(Colledge of London)的Denes已經(jīng)將語(yǔ)法概率加入語(yǔ)音識(shí)別中。1952年貝爾研究所Davis等人研究成功了世界上第一個(gè)能識(shí)別10個(gè)英文數(shù)字發(fā)音的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。1960年代，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被引入了語(yǔ)音識(shí)別。這一時(shí)代的兩大突破是線性預(yù)測(cè)編碼Linear Predictive Coding (LPC)， 及動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整Dynamic Time Warp技術(shù)。1960年英國(guó)的Denes等人研究成功了第一個(gè)計(jì)算機(jī)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。大規(guī)模的語(yǔ)音識(shí)別研究是在進(jìn)入了70年代以后，在小詞匯量、孤立詞

41、的識(shí)別方面取得了實(shí)質(zhì)性的進(jìn)展。進(jìn)入80年代以后，研究的重點(diǎn)逐漸轉(zhuǎn)向大詞匯量、非特定人連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別。在研究思路上也發(fā)生了重大變化，即由傳統(tǒng)的基于標(biāo)準(zhǔn)模板匹配的技術(shù)思路開(kāi)始轉(zhuǎn)向基于統(tǒng)計(jì)模型 (HMM）的技術(shù)思路。此外，再次提出了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入語(yǔ)音識(shí)別問(wèn)題的技術(shù)思路。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的最重大突破是隱含馬爾科夫模型Hidden Markov Model的應(yīng)用。從Baum提出相關(guān)數(shù)學(xué)推理，經(jīng)過(guò)Rabiner等人的研究，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的李開(kāi)復(fù)最終實(shí)現(xiàn)了第一個(gè)基于隱馬爾科夫模型的大詞匯量語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)Sphinx。此后嚴(yán)格來(lái)說(shuō)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)并沒(méi)有脫離HMM框架。進(jìn)入90年代以后，在語(yǔ)音識(shí)別的系統(tǒng)框架方面并沒(méi)有什

42、么重大突破。但是，在語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用及產(chǎn)品化方面出現(xiàn)了很大的進(jìn)展。DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency）是在70年代由美國(guó)國(guó)防部遠(yuǎn)景研究計(jì)劃局資助的一項(xiàng)10年計(jì)劃，其旨在支持語(yǔ)言理解系統(tǒng)的研究開(kāi)發(fā)工作。到了80年代，美國(guó)國(guó)防部遠(yuǎn)景研究計(jì)劃局又資助了一項(xiàng)為期10年的DARPA戰(zhàn)略計(jì)劃，其中包括噪聲下的語(yǔ)音識(shí)別和會(huì)話（口語(yǔ)）識(shí)別系統(tǒng)，識(shí)別任務(wù)設(shè)定為“（1000單詞）連續(xù)語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)管理”。到了90年代，這一DARPA計(jì)劃仍在持續(xù)進(jìn)行中。其研究重點(diǎn)已轉(zhuǎn)向識(shí)別裝置中的自然語(yǔ)言處理部分，識(shí)別任務(wù)設(shè)定為“航空旅行信息檢索”。日本也在1981年的第五

43、代計(jì)算機(jī)計(jì)劃中提出了有關(guān)語(yǔ)音識(shí)別輸入-輸出自然語(yǔ)言的宏偉目標(biāo)，雖然沒(méi)能實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)，但是有關(guān)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的研究有了大幅度的加強(qiáng)和進(jìn)展。1987年起，日本又?jǐn)M出新的國(guó)家項(xiàng)目-高級(jí)人機(jī)口語(yǔ)接口和自動(dòng)電話翻譯系統(tǒng)。盡管多年來(lái)研究人員一直嘗試將“聽(tīng)寫(xiě)機(jī)”推廣，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在目前還無(wú)法支持無(wú)限領(lǐng)域，無(wú)限說(shuō)話人的聽(tīng)寫(xiě)機(jī)應(yīng)用。3、基本原理語(yǔ)音識(shí)別是一個(gè)多層模式識(shí)別的任務(wù)。聲音信號(hào)經(jīng)過(guò)考察 ，結(jié)構(gòu)分為一個(gè)層次詞 根單位（例如，音素）、詞 、短語(yǔ) 、句子。每 一層可提供額外的時(shí)間限制，例如，已經(jīng)被認(rèn)知的單詞發(fā)音或法律上的單詞序列，可以彌補(bǔ)錯(cuò)誤或把不確定性降到較低水 平。限制的最好方法是在所有較低的層次中利用概率

44、相結(jié)合的決策而只在最高層次中使用離散決策。一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)如下圖所示，3.1語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理與分析3.1.1原始語(yǔ)音實(shí)際的物理波形信號(hào)通過(guò)傳聲器(話筒)采集而形成的隨時(shí)間連續(xù)變化的模擬信號(hào)，在語(yǔ)音信號(hào)被采集的同時(shí)背景噪音也隨之而來(lái)。 信號(hào)預(yù)處理要將采集進(jìn)來(lái)的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)認(rèn)識(shí)的信號(hào)，這就需要數(shù)模轉(zhuǎn)換(計(jì)算機(jī)中的聲卡就有此功能)。其中最常見(jiàn)的方式稱為脈沖編碼調(diào)制(PulseCodeModulation)，可分為采樣、量化、編碼三個(gè)過(guò)程。 采樣就是將模擬音頻電信號(hào)轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制碼。耳朵可以聽(tīng)到的頻率為20Hz20kHz，根據(jù)采樣定理：當(dāng)采樣頻率大于信號(hào)的兩倍帶寬時(shí)，即采樣頻率大于40kH

45、z時(shí)，采樣過(guò)程就不會(huì)丟失信息。由于考慮到設(shè)備兼容性問(wèn)題，國(guó)際上將采樣頻率標(biāo)準(zhǔn)定為441kHz。盡管從物理上可以證明大于40kHz的采樣率可精確重構(gòu)原始波形，但人的主管聽(tīng)音試驗(yàn)表明，采樣頻率越大音質(zhì)越有保證。量化就是將模擬信號(hào)的采樣的幅度值以特定單位進(jìn)行度量，用它整數(shù)倍的數(shù)字進(jìn)行表示的過(guò)程。先將整個(gè)幅度值劃分成有限的區(qū)域，所有采樣信號(hào)的幅度值分布在幅度值最相近的區(qū)域并用量化精度(比特?cái)?shù))表示。量化決定了聲音動(dòng)態(tài)范圍，因?yàn)槎际?的整數(shù)倍，如4bit、8bit、16bit等等。而且量化過(guò)程沒(méi)有最低標(biāo)準(zhǔn)，精度一般越大越好。經(jīng)過(guò)時(shí)間上的采樣和幅度上的量化后，連續(xù)的模擬信號(hào)就變成了離散信號(hào)，這樣就轉(zhuǎn)化為了

46、數(shù)字信號(hào)。其中把量化好的采樣值表示成二進(jìn)制代碼的這一過(guò)程就是編碼。量化和編碼基本上是同時(shí)實(shí)現(xiàn)的。信號(hào)分析為了簡(jiǎn)化后續(xù)過(guò)程必須先將數(shù)字信號(hào)中的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)過(guò)轉(zhuǎn)化和壓縮，其中有許多技術(shù)能將其中的特征提取出來(lái)和壓縮數(shù)據(jù)的時(shí)候盡量減少重要數(shù)據(jù)的丟失。短時(shí)傅里葉變換語(yǔ)音信號(hào)有短時(shí)的穩(wěn)定，長(zhǎng)時(shí)變化，瞬時(shí)穩(wěn)態(tài)的特點(diǎn)，即信號(hào)的頻率隨時(shí)間的變化。傳統(tǒng)傅里葉變換缺少時(shí)域定位功能而不適用于時(shí)變信號(hào)。線性預(yù)測(cè)編碼這是廣泛和最有效的語(yǔ)音分析技術(shù)，可以用過(guò)去的若干個(gè)語(yǔ)音信號(hào)樣值的線性組合來(lái)預(yù)測(cè)以后的樣值。倒譜系數(shù)語(yǔ)音識(shí)別中較為常用的特征參數(shù)是線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)LPCC(LinearPredictiveCepstralCodi

47、ng)和Mel頻率倒譜系數(shù)(MelFrequencyCepstrumCoefficient)。前者體現(xiàn)人的聲道特性容易受環(huán)境噪聲干擾，后者構(gòu)造了人的聽(tīng)覺(jué)模型，強(qiáng)調(diào)語(yǔ)音低頻信息，有利于噪音屏蔽干擾。3.2語(yǔ)音識(shí)別的主要技術(shù)方法在經(jīng)過(guò)語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理和分析，提取出來(lái)的特征參數(shù)要與模型庫(kù)中的模板參數(shù)去匹配。而這個(gè)就是語(yǔ)言識(shí)別系統(tǒng)的核心。目前具有代表性的語(yǔ)音識(shí)別方法主要有動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整技術(shù)(DTW)、隱馬爾可夫模型(HMM)、矢量量化(VQ)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、支持向量機(jī)（SVM)等方法。3.2.1特征參數(shù)匹配法這是一種傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法，其技術(shù)要點(diǎn)是：在訓(xùn)練過(guò)程中將預(yù)處j里過(guò)的信號(hào)通過(guò)一次變換，

48、去掉冗余部分，而把代表語(yǔ)音本質(zhì)的特征參數(shù)抽出來(lái)，成為相對(duì)應(yīng)語(yǔ)音的模版；然后，在識(shí)別過(guò)程中，用同樣的方法從待識(shí)別語(yǔ)音信號(hào)中提取出語(yǔ)音參數(shù)；最后，應(yīng)用某種不變的測(cè)度，尋求語(yǔ)音參數(shù)與模版參數(shù)兩者之間的相似性，用似然函數(shù)進(jìn)行判決。3.2.2隱馬爾可夫模型(HiddenMarkovMode1HMM)這是一種研究透徹，算法成熟，效率高，效果好，易于訓(xùn)練的方法，已成為識(shí)別的主流技術(shù)，目前大多數(shù)詞匯量、連續(xù)語(yǔ)音的非特定語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，都是基于HMM的模型。隱馬爾可夫模型是馬爾可夫鏈的一種，它的模式庫(kù)不是預(yù)先存儲(chǔ)好的模式樣本。而是通過(guò)反復(fù)訓(xùn)練形成的與訓(xùn)練后輸出信號(hào)相似合概率最大的最優(yōu)模型參數(shù)。而且它的識(shí)別過(guò)程中待

49、識(shí)別語(yǔ)音序列與HMM參數(shù)達(dá)到最佳匹配狀態(tài)作為識(shí)別輸出，是較為理想的識(shí)別模型。3.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法(ANN)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是20世紀(jì)80年代末期提出的一種新的語(yǔ)音識(shí)別方法。其本質(zhì)上是一個(gè)自適應(yīng)非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，模擬了人類(lèi)神經(jīng)活動(dòng)的原理，具有自適應(yīng)性、并行性、魯棒性、容錯(cuò)性和學(xué)習(xí)特性。其強(qiáng)大的分類(lèi)能力和輸入一輸出映射能力在語(yǔ)音識(shí)別中都很有吸引力。其方法是模擬人腦思維機(jī)制的工程模型，它與HMM正好相反，其分類(lèi)決策能力和對(duì)不確定信息的描述能力得到舉世公認(rèn)，但它對(duì)動(dòng)態(tài)時(shí)間信號(hào)的描述能力尚不盡如人意，通MLP分類(lèi)器只能解決靜態(tài)模式分類(lèi)問(wèn)題，并不涉及時(shí)間序列的處理。ANN本質(zhì)上是一個(gè)自適應(yīng)非線性動(dòng)力

50、學(xué)系統(tǒng)，模擬了人類(lèi)神經(jīng)元活動(dòng)的原理，具有自適應(yīng)性、并行性、魯棒性、容錯(cuò)性和學(xué)習(xí)特性?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)通常由網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練算法和神經(jīng)元構(gòu)成。由于具有良好的動(dòng)態(tài)時(shí)變性能和結(jié)構(gòu)，良好的動(dòng)態(tài)時(shí)間關(guān)聯(lián)特性，使其具有很大的發(fā)展?jié)摿?。盡管學(xué)者們提出了許多含反饋的結(jié)構(gòu)，但它們?nèi)圆蛔阋钥坍?huà)諸如語(yǔ)音信號(hào)這種時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)特性。由于ANN不能很好地描述語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)間動(dòng)態(tài)特性，所以常把ANN與傳統(tǒng)識(shí)別方法結(jié)合，分別利用各自優(yōu)點(diǎn)來(lái)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別而克服HMM和ANN各自的缺點(diǎn)。近年來(lái)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隱含馬爾可夫模型的識(shí)別算法研究取得了顯著進(jìn)展，其識(shí)別率已經(jīng)接近隱含馬爾可夫模型的識(shí)別系統(tǒng)，進(jìn)一步提高了語(yǔ)音識(shí)別的魯棒性

51、和準(zhǔn)確率。3.2.4動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法(DynamicTimeWarping，DTW)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法是在非特定人語(yǔ)音識(shí)別中一種簡(jiǎn)單有效的方法該算法基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的思想，解決了發(fā)音長(zhǎng)短不一的模板匹配問(wèn)題，是語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)中出現(xiàn)較早、較常用的一種算法。在應(yīng)用DTW算法進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別時(shí)，就是將已經(jīng)預(yù)處理和分幀過(guò)的語(yǔ)音測(cè)試信號(hào)和參考語(yǔ)音模板進(jìn)行比較以獲取他們之間的相似度，按照某種距離測(cè)度得出兩模板間的相似程度并選擇最佳路徑。矢量量化(VectorQuantization)是一種重要的信號(hào)壓縮方法。與HMM相比，矢量量化主要適用于小詞匯量、孤立詞的語(yǔ)音識(shí)別中。其過(guò)程是將若干個(gè)語(yǔ)音信號(hào)波形或特征參數(shù)的標(biāo)量數(shù)據(jù)組

52、成一個(gè)矢量在多維空間進(jìn)行整體量化。把矢量空間分成若干個(gè)小區(qū)域每個(gè)小區(qū)域?qū)ふ乙粋€(gè)代表矢量，量化時(shí)落入小區(qū)域的矢量就用這個(gè)代表矢量代替。矢量量化器的設(shè)計(jì)就是從大量信號(hào)樣本中訓(xùn)練出好的碼書(shū)，從實(shí)際效果出發(fā)尋找到好的失真測(cè)度定義公式設(shè)計(jì)出最佳的矢量量化系統(tǒng)，用最少的搜索和計(jì)算失真的運(yùn)算量實(shí)現(xiàn)最大可能的平均信噪比，在實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程中。人們還研究了多種降低復(fù)雜度的方法，包括無(wú)記憶的矢量量化、有記憶的矢量量化和模糊矢量量化方法。3.2.5 SVM支持向量機(jī)(Suppoavectormachine)是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的一種新的學(xué)習(xí)機(jī)模型，采用結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理(StructuralRiskMinimizatio

53、n，SRM)有效克服了傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化方法的缺點(diǎn)。兼顧訓(xùn)練誤差和泛化能力在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別方面有許多優(yōu)越的性能，已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用到模式識(shí)別領(lǐng)域。3. 2 語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的分類(lèi)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)可以根據(jù)對(duì)輸人語(yǔ)音的限制加以分類(lèi)。如果從說(shuō)話者與識(shí)別系統(tǒng)的相關(guān)性考慮，可以將識(shí)別系統(tǒng)分為類(lèi)：(1)特定人語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。僅考慮對(duì)于專人的話音進(jìn)行識(shí)別。(2)非特定人語(yǔ)音系統(tǒng)。識(shí)別的語(yǔ)音與人無(wú)關(guān)，通常要用大量不同人的語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí)。(3)多人的識(shí)別系統(tǒng)。通常能識(shí)別一組人的語(yǔ)音，或者成為特定組語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)該系統(tǒng)僅要求對(duì)要識(shí)別的那組人的語(yǔ)音進(jìn)行訓(xùn)練。如果從說(shuō)話的方式考慮，也可以將識(shí)別系統(tǒng)分

54、為3類(lèi)：(1)孤立詞語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。孤立詞識(shí)別系統(tǒng)要求輸入每個(gè)詞后要停頓。(2)連接詞語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。連接詞輸入系統(tǒng)要求對(duì)每個(gè)詞都清楚發(fā)音，一連音現(xiàn)象開(kāi)始出現(xiàn)。(3)連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。連續(xù)語(yǔ)音輸入是自然流利的連續(xù)語(yǔ)音輸入，大量連音和變音會(huì)出現(xiàn)。如果從識(shí)別系統(tǒng)的詞匯量大小考慮，也可以將識(shí)別系統(tǒng)分為三類(lèi)：(1)小詞匯量語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。通常包括幾十個(gè)詞的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。(2)中等詞匯量的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。通常包括幾百個(gè)詞到上千個(gè)詞的識(shí)別系統(tǒng)。(3)大詞匯量語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。通常包括幾千到幾萬(wàn)個(gè)詞的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。隨著計(jì)算機(jī)與數(shù)字信號(hào)處理器運(yùn)算能力以及識(shí)別系統(tǒng)精度的提高，識(shí)別系統(tǒng)根據(jù)詞匯量大小進(jìn)行分類(lèi)也不斷進(jìn)行變化。目

55、前是中等詞匯量的識(shí)別系統(tǒng)，將來(lái)可能就是小詞匯量的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。這些不同的限制也確定了語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的困難度。4.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用在電話與通信系統(tǒng)中，智能語(yǔ)音接口正在把電話機(jī)從一個(gè)單純的服務(wù)工具變成為一個(gè)服務(wù)的“提供者”和生活“伙伴”；使用電話與通信網(wǎng)絡(luò)，人們可以通過(guò)語(yǔ)音命令方便地從遠(yuǎn)端的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中查詢與提取有關(guān)的信息；隨著計(jì)算機(jī)的小型化，鍵盤(pán)已經(jīng)成為移動(dòng)平臺(tái)的一個(gè)很大障礙，想象一下如果手機(jī)僅僅只有一個(gè)手表那么大，再用鍵盤(pán)進(jìn)行撥號(hào)操作已經(jīng)是不可能的。語(yǔ)音識(shí)別正逐步成為信息技術(shù)中人機(jī)接口的關(guān)鍵技術(shù)，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)與語(yǔ)音合成技術(shù)結(jié)合使人們能夠甩掉鍵盤(pán)，通過(guò)語(yǔ)音命令進(jìn)行操作。語(yǔ)音技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)成為一個(gè)

56、具有競(jìng)爭(zhēng)性的新興高技術(shù)產(chǎn)業(yè)。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)發(fā)展到今天，特別是中小詞匯量非特定人語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別精度已經(jīng)大于98%，對(duì)特定人語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別精度就更高。這些技術(shù)已經(jīng)能夠滿足通常應(yīng)用的要求。由于大規(guī)模集成電路技術(shù)的發(fā)展，這些復(fù)雜的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)也已經(jīng)完全可以制成專用芯片，大量生產(chǎn)。在西方經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)國(guó)家，大量的語(yǔ)音識(shí)別產(chǎn)品已經(jīng)進(jìn)入市場(chǎng)和服務(wù)領(lǐng)域。一些用戶交機(jī)、電話機(jī)、手機(jī)已經(jīng)包含了語(yǔ)音識(shí)別撥號(hào)功能，還有語(yǔ)音記事本、語(yǔ)音智能玩具等產(chǎn)品也包括語(yǔ)音識(shí)別與語(yǔ)音合成功能。人們可以通過(guò)電話網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)音識(shí)別口語(yǔ)對(duì)話系統(tǒng)查詢有關(guān)的機(jī)票、旅游、銀行信息，并且取得很好的結(jié)果。調(diào)查統(tǒng)計(jì)表明多達(dá)85%以上的人對(duì)語(yǔ)音識(shí)別的信息查詢

57、服務(wù)系統(tǒng)的性能表示滿意?？梢灶A(yù)測(cè)在近五到十年內(nèi)，語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用將更加廣泛。各種各樣的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)產(chǎn)品將出現(xiàn)在市場(chǎng)上。人們也將調(diào)整自己的說(shuō)話方式以適應(yīng)各種各樣的識(shí)別系統(tǒng)。在短期內(nèi)還不可能造出具有和人相比擬的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，要建成這樣一個(gè)系統(tǒng)仍然是人類(lèi)面臨的一個(gè)大的挑戰(zhàn)，我們只能一步步朝著改進(jìn)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的方向一步步地前進(jìn)。至于什么時(shí)候可以建立一個(gè)像人一樣完善的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)則是很難預(yù)測(cè)的。就像在60年代，誰(shuí)又能預(yù)測(cè)今天超大規(guī)模集成電路技術(shù)會(huì)對(duì)我們的社會(huì)產(chǎn)生這么大的影響。近期，語(yǔ)音識(shí)別在移動(dòng)終端上的應(yīng)用最為火熱，語(yǔ)音對(duì)話機(jī)器人、語(yǔ)音助手、互動(dòng)工具等層出不窮，許多互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛投入人力、物力和財(cái)力展開(kāi)此方面的研究和應(yīng)用，目的是通過(guò)語(yǔ)音交互的新穎