霾智能识别系统

近红外光谱及其仪器的特点近红外光谱的波长范围是780～2500nm，主要源于化合物中含氢基团，如C-H, O-H, N-H, S-H等振动光谱的倍频及合频吸收，由于其谱带较宽且强度较弱，限制了其应用。80年代中后期，随着计算机技术的发展和化学计量学研究的深入，加之近红外光谱（near infrared spectroscopy, NIR）仪器制造技术的日趋完善，促使了现代近红外光谱分析技术的发展。近红外光谱测定通常采用透射方式（transmittance）或漫反射方式(diffuse reflectance)，通常不需对样品进行预处理即可以直接对不同物态的样品进行分析，配合光纤可满足对不同尺寸、形状样品测定的需要。作为一种间接测定方法，近红外光谱分析首先需要通过训练集得到校正模型，再来预测未知样品的性质或组成，因此训练集样品的性质或组成的适用范围、基础数据的准确性以及选择化学计量学方法的合理性，都直接影响最终的分析结果。此外，近红外光谱分析的灵敏度较低，对微量组分的测定比较困难。近红外光谱仪主要有滤光片型、扫描型和傅立叶变换近红外光谱仪三种类型。滤光片型仪器的特点是设计简单、成本低、光通量大、信号记录快、坚固耐用；但通常只能在单一或有限的波长下测定，灵活性较差；适用于制成各类专用仪器进行特定项目的分析，如土壤中水分的测定、糖及烟草中尼古丁的分析等。扫描型近红外光谱仪的分光元件可以是棱镜或光栅。该类仪器的特点是可进行全谱扫描，分辨率较高，仪器价格适中，便于维修；其最大弱点是光栅的机械轴容易磨损，影响波长的精度和重现性，一般抗振性较差，特别不适于在线检测。傅立叶变换近红外光谱仪的主要光学元件是麦克尔逊（Michelson）干涉仪。其具有扫描速度快、波长精度高、分辨率好以及信噪比和测定灵敏度较高等特点；采用立体角镜偶合等技术的麦克尔逊干涉仪，已极大地消除了传统干涉仪对振动、温度、湿度等的敏感性，减少了不同仪器的台间测定误差；发展出的便携式仪器可满足车载等野外测定的需要。从近期的国内外仪器展览会看，傅立叶变换近红外光谱仪将成为近红外光谱仪的主导产品。近红外光谱分析在假药识别中的应用近红外光谱法在药物分析领域中的应用范围相当广泛，它不仅适用于分析药物的多种不同状态如原料、完整的片剂、胶囊与液体等制剂，还可用于不同类型的药品，如蛋白质、中草药、抗生素 等。NIR更适用于对原料药纯度、包装材料等的分析与检测、以及生产工艺的监控 ；利用不同的光纤探头可实现生产工艺的在线连续分析监控。此外，近红外作为一种快速扫描技术,以它无需对样品预处理以及收集信息量大等特点，有助于假药劣药的识别与鉴定，正在成为国内外药物分析领域中的一枝奇葩。目前已有研究人员将其用于辅料间存在差异的不同生产厂家所生产的同一品种药品的鉴定，还有人对建立假药识别谱库的影响因素进行了全面的考察。在药品的鉴别过程中，常采用马氏（Mahalanobis）距离等指标，通过对样品光谱与标准光谱距离的定量描述，确定样本离校正集样本的差异，进而对其归属。虽然此方法在对光谱匹配程度的检测和模型外推方面均很准确，但应用时对波长范围的选择非常重要；波长点过少，光谱得不到合理的描述；波长点过多，计算量过大。此外，由于药品制剂特别是口服制剂中通常含有较多的辅料成分，也干扰对活性成分的鉴别。为有效的避免各类干扰作用，选择合理的波长范围进行药品的鉴别，可利用主成分分析（Principal Component Analysis；PCA）法对光谱数据进行分析，通过对活性成分光谱、辅料光谱和因子光谱的比较分析，首先对诸因子光谱的属性进行归属，进而选用合理的因子光谱进行鉴别。将PCA与马氏距离结合，既可以充分利用PCA对采集的全光谱数据进行降维处理，较好的解决马氏距离计算时波长范围的选择问题，也可克服利用PCA进行自身界限判断不易量化的问题。此外结合导数光谱等手段，还可以提高对鉴别的分辨率。近红外假药识别系统的设想根据近红外光谱分析的特点，可以看出，建立近红外假药识别系统，可以大大地提高假药识别的速度和识别能力，满足基层现场快速鉴别的需要。在国家食品药品监督管理局的支持下，中国药品生物制品检定所已经启动了近红外假药识别系统的科研项目。拟建立的假药识别系统包括有定性分析和定量分析两部分，首先确定药品与其标签标示名称是否一致，再根据需要调用适当模型对药品的质量进行快速检验或判别药品是否为特定企业的产品。近红外光谱分析是一个间接分析方法，假药鉴别系统的完善与否与模型中所包括的已知样品的数量与质量密切相关。由于药品品种的数量巨大，市场中出现的假药品种较多，且不断有新的假药出现，因此假药识别系统中所需要的鉴别模型不仅数量多，而且应能不断更新，故建模不可能在一个实验室完成；此外，由于我国地域广阔，开展假药的监督检验工作不可能由少数实验室承担，但为保证药品监督检验的严肃性，所有实验室的检验结果应具有一致性；因此，近红外假药鉴别系统应用的关键是能在不同的近红外光谱仪间实现模型的共享，并保证不同仪器测定图谱的一致性。虽然由于众多因素影响模型传输的准确性，使得光栅型及普通傅立叶变换型近红外光谱仪通过简单的模型传输不可能保证不同仪器测定结果的一致性，但在以采用立体角镜偶合等技术为基础的8台傅立叶变换型近红外光谱仪之间，传输间苯二酚水溶液定量模型，在未对模型经任何校正的情况下，对一批样品（300g/l）每台仪器每星期测定10次，连续测定60个星期，其测定结果显示，仪器间的测定误差（SD＝0.22%）及不同时间的测定误差（SD?0.13%）均可以忽略。即现代近红外光谱仪已经较好的解决了模型传输的准确性，结合互联网技术，可以在全国范围内建立近红外假药识别模型网络系统（图1），由设立在全国的近红外假药鉴别模型建立基地将建好的模型输入国家假药鉴别模型数据库；各基层使用单位直接从中心数据库中调用所需的鉴别模型；国家近红外假药鉴别中心负责对进入数据库的模型的评价与更新；进而解决假药识别系统中鉴别模型的建立与模型共享问题。 http://assets.dxycdn.com/app/bbs/img/attachment.gif 近红外光谱假药识别系统的设想及可行性探讨.rar(73.35k) 在线查看

识别人物身份，人们大多会想到生物识别技术，如指纹、脸象、红膜、声音等。目前很多仪器能够具有身份识别的功能，比如视网膜识别系统等。但是你会想到有朝一日，自己鞋底也能充分识别你的身份吗？或许有一天，他会成为现实。近日，美国科学家正在研究通过脚来进行身份识别。 每个人都具有一双独一无二的脚，步态也都不同，这位科学家们的研究提供了可行性。目前科学家希望研发一种能够识别人物身份的生物鞋底，从帮助控制要害区域的人员出入。目前该研究拥有150万美元研究资金。拥有150万美元的研究资金，也使得此项研究便得切实可行。 科学家将在生物鞋底安装能够测量脚温度和压强的特殊传感器，进而监测人们的步态，通过微型电脑与步态数据库连接来识别人物身份。当人物身份与监测结果不相符时，生物鞋底就会发出无线报警信息。如果人物身份正确的话，则会保持安静，不会发出报警信息，精确度柯达99%以上。 除了用于身份识别，科学家还表示生物鞋底还有望用于医疗领域，如对老年痴呆症提供早期预警等。通过对老年人的步速变化监测，以提供老年痴呆的早期预警。

生物识别：常见的生物特征识别方式生物识别技术主要是指通过人类生物特征进行身份认证的一种技术，这里的生物特征通常具有唯一的（与他人不同）、可以测量或可自动识别和验证、遗传性或终身不变等特点。所谓生物识别的核心在于如何获取这些生物特征，并将之转换为数字信息，存储于计算机中，利用可靠的匹配算法来完成验证与识别个人身份的过程。一、生物识别技术概念生物识别技术的特征分类生物识别的涵义很广，大致上可分为身体特征和行为特征两类。身体特征包括：指纹、静脉、掌型、视网膜、虹膜、人体气味、脸型、甚至血管、DNA、骨骼等；行为特征则包括：签名、语音、行走步态等。生物识别系统则对生物特征进行取样，提取其唯一的特征转化成数字代码，并进一步将这些代码组成特征模板，当人们同识别系统交互进行身份认证时，识别系统通过获取其特征与数据库中的特征模板进行比对，以确定二者是否匹配，从而决定接受或拒绝该人。下表对五类主要的人体生物特征的自然属性进行了比较自然属性虹膜指纹面部DNA静脉唯一性因人而异因人而异因人而异亲子相近同卵双胞胎相同唯一性稳定性终身不变终身不变随年龄段改变终身不变终生不变抗磨损性不易磨损易磨损较易磨损不受影响不受影响痕迹残留不留痕迹接触时留有痕迹不留痕迹体液、细胞中含有不留痕迹遮蔽情况可戴手套面罩不能戴手套不能戴手套不需接触从上表列出的特性可以看出，某一应用领域可能特别需要某种生物特征，如刑侦应用与静脉、指纹识别、亲子鉴定与DNA等。与其他生物特征相比，虹膜组织更适合于信息安全和通道控制领域。例如，虽然多种特征都具有因人而异的自然属性，但虹膜的重复率极低，远远低于其他特征。又如，容易留痕迹可以给刑侦带来很大方便，但痕迹易被他人利用来造假，则不利于信息安全。再则，虹膜相对不易因伤受损，更加大大减少了因外伤而导致无法进行识别的可能性。而静脉识别更完美，精确度可以和虹膜识别媲美，无需接触，操作方便，适应人群广泛。二、几种常见的生物特征识别方式1.指纹识别指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点，称为指纹的细节特征点。指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。指纹识别技术是目前最成熟且价格便宜的生物特征识别技术。目前来说指纹识别的技术应用最为广泛，我们不仅在门禁、考勤系统中可以看到指纹识别技术的身影，市场上有了更多指纹识别的应用：如笔记本电脑、手机、汽车、银行支付都可应用指纹识别的技术。2.静脉识别静脉识别系统就是首先通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，从静脉分布图依据专用比对算法提取特征值，通过红外线CMOS摄像头获取手指静脉、手掌静脉、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，将特征值存储。静脉比对时，实时采取静脉图，提取特征值，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，同存储在主机中静脉特征值比对，采用复杂的匹配算法对静脉特征进行匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。全过程采用非接触式。3.虹膜识别虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状区域，在红外光下呈现出丰富的纹理信息，如斑点、条纹、细丝、冠状、隐窝等细节特征。虹膜从婴儿胚胎期的第3个月起开始发育，到第8个月虹膜的主要纹理结构已经成形。除非经历危及眼睛的外科手术，此后几乎终生不变。虹膜识别通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份，其核心是使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和匹配，从而实现自动的个人身份认证。英国国家物理实验室的测试结果表明：虹膜识别是各种生物特征识别方法中错误率最低的。从普通家庭门禁、单位考勤到银行保险柜、金融交易确认，应用后都可有效简化通行验证手续、确保安全。如果手机加载“虹膜识别”，即使丢失也不用担心信息泄露。机场通关安检中采用虹膜识别技术，将缩短通关时间，提高安全等级。4.视网膜识别视网膜是眼睛底部的血液细胞层。视网膜扫描是采用低密度的红外线去捕捉视网膜的独特特征，血液细胞的唯一模式就因此被捕捉下来。视网膜识别的优点就在于它是一种极其固定的生物特征，因为它是“隐藏”的，故而不可能受到磨损，老化等影响；使用者也无需和设备进行直接的接触；同时它是一个最难欺骗的系统，因为视网膜是不可见的，故而不会被伪造。另一方面，视网膜识别也有一些不完善的，如：视网膜技术可能会给使用者带来健康的损坏，这需要进一步的研究；设备投入较为昂贵，识别过程的要求也高，因此角膜扫描识别在普遍推广应用上具有一定的难度。5.面部识别面部识别是根据人的面部特征来进行身份识别的技术，包括标准视频识别和热成像技术两种。标准视频识别是透过普通摄像头记录下被拍摄者眼睛、鼻子、嘴的形状及相对位置等面部特征，然后将其转换成数字信号，再利用计算机进行身份识别。视频面部识别是一种常见的身份识别方式，现已被广泛用于公共安全领域。热成像技术主要透过分析面部血液产生的热辐射来产生面部图像。与视频识别不同的是，热成像技术不需要良好的光源，即使在黑暗情况下也能正常使用。6.手掌几何学识别手掌几何学识别就是通过测量使用者的手掌和手指的物理特征来进行识别，高级的产品还可以识别三维图象。作为一种已经确立的方法，手掌几何学识别不仅性能好，而且使用比较方便。它适用的场合是用户人数比较多，或者用户虽然不经常使用，但使用时很容易接受。如果需要，这种技术的准确性可以非常高，同时可以灵活地调整性能以适应相当广泛的使用要求。手形读取器使用的范围很广，且很容易集成到其他系统中，因此成为许多生物特征识别项目中的首选技术。7.DNA识别人体内的DNA在整个人类范围内具有唯一性（除了同卵双胞胎可能具有同样结构的DNA外）和永久性。因此，除了对同卵双胞胎个体的鉴别可能失去它应有的功能外，这种方法具有绝对的权威性和准确性。DNA鉴别方法主要根据人体细胞中DNA分子的结构因人而异的特点进行身份鉴别。这种方法的准确性优于其它任何身份鉴别方法，同时有较好的防伪性。然而，DNA的获取和鉴别方法（DNA鉴别必须在一定的化学环境下进行）限制了DNA鉴别技术的实时性；另外，某些特殊疾病可能改变人体DNA的结构组成，系统无法正确的对这类人群进行鉴别。8.声音和签字识别声音和签字识别属于行为识别的范畴。声音识别主要是利用人的声音特点进行身份识别。声音识别的优点在于它是一种非接触识别技术，容易为公众所接受。但声音会随音量、音速和音质的变化而影响。比如，一个人感冒时说话和平时说话就会有明显差异。再者，一个人也可有意识地对自己的声音进行伪装和控制，从而给鉴别带来一定困难。签字是一种传统身份认证手段。现代签字识别技术，主要是透过测量签字者的字形及不同笔划间的速度、顺序和压力特征，对签字者的身份进行鉴别。签字与声音识别一样，也是一种行为测定，因此，同样会受人为因素的影响。9.亲子鉴定（基因识别）由于人体约有30亿个核苷酸构成整个染色体系统，而且在生殖细胞形成前的互换和组合是随机的，所以世界上没有任何两个人具有完全相同的30亿个核苷酸的组成序列，这就是人的遗传多态性。尽管遗传多态性的存在，但每一个人的染色体必然也只能来自其父母，这就是DNA亲子鉴定的理论基础。三、生物特征识别在中国的发展状况我国生物特征识别行业最早发展的是指纹识别技术，基本与国外同步，早在80年代初就开始了研究，并掌握了核心技术，产业发展相对比较成熟。而我国对于人脸识别、虹膜识别、掌形识别等生物认证技术研究的开展则在1996年之后。1996年，现任中国科学院副秘书长、模式识别国家重点实验室主任的谭铁牛入选中科院的“百人计划”，辞去英国雷丁大学的终身教职务回国，开辟了基于人的生物特征的身份鉴别等国际前沿领域新的学科研究方向，开始了我国对人脸、虹膜、掌纹等生物特征识别领域的研究。目前，中科院自动化研究所是我国最具权威的生物特征识别认证科研机构，在人脸识别、虹膜识别、指纹识别、掌纹识别等领域均已取得了国内或国际领先的研究成果。以国内顶级科研单位、著名高校的生物特征识别科研成果为依托，北京中科虹霸、北京行者、中科奥森、北京数字指通、北大高科、杭州中正生物认证有限公司、上海银晨科技、道肯奇等一批生物特征识别领域的高新技术公司慢慢发展起来，带动着行业的发展。自2003年后，生物特征识别行业步入成长期，主要特征有：产品体系已建立，技术标准逐渐完善，行业内企业数量激增（全球目前从业公司已上千家），产品成本已大幅度下降，技术已获得客户广泛认可，各领域应用渐趋普及，行业体系也已成型。在此阶段，中国生物特征识别行业开始诞生了一批在细分市场具有领导优势的企业，如北京艾迪沃德指纹科技（IDworld）、北大高科、中控电子在科刑侦和社保指纹门锁指纹考勤等领域，都取得了一定优势。以中科院自动化所科研成果为依托的北京中科虹霸科技有限公司在虹膜识别产业化方面积极探索，于2006年10月研发出国内第一款嵌入式网络化虹膜识别仪，其性能达到国际领先。部分企业在技术研发等领域也取得突破，如亚略特、银晨科技在人脸识别等技术上都取得了领先水平。