目标探测与识别技术调研报告
摘要：目标检测与识别在军事上对于战场监视和侦察具有重要作用，是现代高科技战争中赢得战争胜利的关键因素之一。目标检测与识别就是对目标及环境的探测、识别、跟踪、定位，提供目标的信息，探测技术包括微光夜视技术、热成像技术、激光技术、兵器雷达技术等目前各国对目标检测与识别的研究都十分重视，探测与识别技术在现代国防，工业，医学和空间等领域有着广泛的应用前景。
关键词：探测、识别、跟踪、定位、微光夜视技术、热成像技术、激光技术、兵器雷达技术。
引言：目标检测与识别在军事上对于战场监视和侦察具有重要作用，是现代高科技战争中赢得战争胜利的关键因素之一。目标检测与识别就是对目标及环境的探测、识别、跟踪、定位，提供目标的信息，探测技术包括微光夜视技术、热成像技术、激光技术、兵器雷达技术等。
微光夜视技术
在可见光和近红外波段范围内，将微弱的光照图像转变为人眼可见的图像，扩展人眼在低照度下的视觉能力。微光夜视仪器可分为直接观察和间接观察两种类型。直接观察的微光夜视仪，由物镜、像增强器、目镜和电源、机械部件等组成，人眼通过目镜观察像增强器荧光屏上的景物图像，已广泛用于夜间
侦察、瞄准、驾驶等。间接观察的微光电视，由物镜、微光摄像器件组成微光电视摄像机，通过无线或有线传输，在接收显示装置上获得景物的图像，可用于夜间侦察和火控系统等。1934年，荷兰的霍尔斯特等人制成第一只近贴式红外变像管，树立起人类冲破夜暗的第一块里程碑。随着夜视技术的不断进展，品种不断增多，目前主要有：主动式红外夜视仪、微光夜视仪和热成像仪三种。其中微光夜视仪与主动红外夜视仪相比，有着体积小、重量轻，而且由于工作方式是被动的，使用起来安全可靠，不易暴露的优点；和热成像仪相比虽然在性能上稍逊一筹，但其极高的性价比使其逐渐成为各国军队的主战夜视装备。
主动式红外夜视仪是夜视器材的鼻祖，它的出现使人类第一次看到黑暗中的目标。像增强器研制成功，使得夜视器材的发展产生了一个新飞跃。而利用微弱的光线进行观测，是因为两个技术上的重大突破。首先，研制成功了灵敏度极高的光电阴极（S-20多碱光电阴极），使得夜视仪的光电增益大大提高。另一个突破是采用了光学纤维面板，大大提高了成像质量，将光线逐级放大，便实现了无须红外照明的微光观测。到1998年，就在美国陆军与利顿和ITT公司签订合同之际，第三代管的性能似乎已经达到了极限，然而利顿在投标中却又抛出了撒手锏——无膜微通道板像增强器。自动门控允许像增强器在照明区域和白天仍产生对比度良好的高分辨率影像，而不是产生模糊的影像。这个特点对陆军直升机驾驶员来说特别重要，因为驾驶员在城镇、村庄上空飞
行和着陆时，会遇到各种光照情况。在未来的城区作战中自动门控仍将发挥至关重要的作用，使得陆军士兵或陆战队员可以在黑暗和明亮区域间快速运动，而不必摘除夜视眼镜。自动门控还有助于减少夜间车灯等明亮光源产生的晕圈或影像模糊效应。外军认为，第四代微光夜视技术，使得作战装备性能产生了巨大飞跃。热成像技术
热成像是通过探测目标辐射出的黑体辐射来探测目标的存在，能看到目标的大概轮廓，具体位置的温度用颜色或明暗标示，有的还会标示出目标的温度，可以透过烟雾尘发现目标。工业上的应用很广泛，用于探测电子器件故障、建筑物透水、保温层效果、管道状态、石油化工设备的安全检查等。交通应用通常装在车头用作“视觉增强”系统，可在黑暗、雾大、烟大、土大的情况下基本不受限制地看到路上的车辆、人或其它动物。军事上用于快速探测人员、车辆等设备的存在。分非制冷和制冷两种。
我国的热成像技术起步于70年代中期，经过20多年来不懈的努力，依靠我们自己的技术力量，我国工程人员已经成功地研制开发出了多种热像仪和热成像系统。性能优良的红外热像仪正在广泛地应用于我国的国防和国民经济建设中。
激光技术
激光技术用于检测工作主要是利用激光的优异特性，将它
作为光源，配以相应的光电元件来实现的。它具有精度高、测量范围大、检测时间短、非接触式等优点，常用于测量长度、位移、速度、振动等参数，在军事检测上主要的激光测距和激光雷达。
激光测距-----激光束具有良好的指向性，利用激光束的这一特点做成的激光目标指示器与激光测距机是最早的军用激光设备，简单地说激光指向和测距是激光雷达的一部分。因此广义而言，他们也是激光雷达，只不过是只具有单一功能的激光雷达。
脉冲激光测距机工作原理：脉冲测距是通过测定由测点射向目标反射回来的光脉冲的飞行时间来测定目标与测量点的距离。假设光在空气中的传播速度是均匀的，且为常数c，则测量
点道目标的距离r为r=ct式中，光速为2.997924*108m/s；可以看出测距的精度取决于c及飞行时间t的测量精度，由于大气的涡流和扰动，光速可能不是定常数引起误差，脉冲激光测距机的精度一般为米级的的。
激光雷达-----工作在红外和可见光波段的雷达称为激光雷达。它由激光发射机、光学接收机、转台和信息处理系统等组成，激光器将电脉冲变成光脉冲发射出去，光接收机再把从目标反射回来的光脉冲还原成电脉冲，送到显示器。
LiDAR(Light Detection and Ranging)，是激光探测及测距系统的简称。用激光器作为发射光源，采用光电探测技术手段的主动遥感设备。激光雷达是激光技术与现代光电探测技术结合的先进
探测方式。由发射系统、接收系统、信息处理等部分组成。发射系统是各种形式的激光器，如二氧化碳激光器、掺钕钇铝石榴石激光器、半导体激光器及波长可调谐的固体激光器以及光学扩束单元等组成；接收系统采用望远镜和各种形式的光电探测器，如光电倍增管、半导体光电二极管、雪崩光电二极管、红外和可见光多元探测器件等组合。激光雷达采用脉冲或连续波2种工作方式，探测方法按照探测的原理不同可以分为米散射、瑞利散射、拉曼散射、布里渊散射、荧光、多普勒等激光雷达。
军事用途
激光扫描方法不仅是军内获取三维地理信息的主要途径，而且通过该途径获取的数据成果也被广泛应用于资源勘探、城市规划、农业开发、水利工程、土地利用、环境监测、交通通讯、防震减灾及国家重点建设项目等方面，为国民经济、社会发展和科学研究提供了极为重要的原始资料，并取得了显著的经济效益，展示出良好的应用前景。低机载LIDAR地面三维数据获取方法与传统的测量方法相比，具有生产数据外业成本低及后处理成本的优点。目前，广大用户急需低成本、高密集、快速度、高精度的数字高程数据或数字表面数据，机载LIDAR技术正好满足这个需求，因而它成为各种测量应用中深受欢迎的一个高新技术。
快速获取高精度的数字高程数据或数字表面数据是机载LIDAR技术在许多领域的广泛应用的前提，因此，开展机载LIDAR 数据精度的研究具有非常重要的理论价值和现实意义。在这一背
景下，国内外学者对提高机载LIDAR数据精度做了大量研究。
由于飞行作业是激光雷达航测成图的第一道工序，它为后续内业数据处理提供直接起算数据。按照测量误差原理和制定“规范”的基本原则，都要求前一工序的成果所包含的误差，对后一工序的影响应为最小。因此，通过研究机载激光雷达作业流程，优化设计作业方案来提高数据质量，是非常有意义的。
结论:
目标探测与识别技术已在当今的军事中起到了举足轻重的作用，在民用也作出了巨大的贡献，现在各国也都在努力发展自己的探测识别技术，使得现在的目标探测与识别技术发展得相当快速，除了微光夜视技术、热成像技术、激光技术、兵器雷达技术等还出来了很多新的探测识别技术。
参考资料
https://www.doczj.com/doc/434731172.html,/06/1207/13/31OBO6A0000120GU.html
https://www.doczj.com/doc/434731172.html,/question/301547815.html?an=3&si=5
《目标探测与识别》周立伟
https://www.doczj.com/doc/434731172.html,/indu/325/3243261F3D1.htm
模式识别的研究现状与发展趋势 摘要：随着现今社会信息技术的飞速发展, 人工智能的应用越来越广泛, 其中模式识别是人工智能应用的一个方面。而且现今的模式识别的应用也越来越得到大家的重视与支持，在各方面也有重大的进步。模式识别也成为人们身边不可或缺的一部分。关键词：人工智能，技术，模式识别，前景 Abstract：In the modern society with the rapid development of information technology, the application of a rtificial intelligence is more and more extensive, among them pattern recognition is one of the ap ply of artificial intelligence. And now the application of pattern recognition is also more and more to get everyone's attention and support, in various aspects have significant progress. Pattern rec ognition has become an integral part of people around. Keywords: Artificial Intelligence, Technology,Pattern Recognition, prospects 一，引言 如今计算机硬件的高速发展, 以及计算机应用领域的不断开拓, 人们开始要求计算机能够更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但就一般意义来说, 目前一般计算机却无法直接感知它们, 我们常用的键盘、鼠标等外部设备, 对于这些外部世界显得无能为力。虽然摄像机、图文扫描仪、话筒等设备业已解决了上述非电信号的转换, 并与计算机联机, 但由于识别技术不高, 而未能使计算机真正知道采录后的究竟是什么信息。计算机对外部世界感知能力的低下, 成为开拓计算机应用的瓶颈, 也与其高超的运算能力形成强烈的对比。于是, 着眼于拓宽计算机的应用领域, 提高其感知外部信息能力的学科———模式识别, 便得到迅速发展。 人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式, 是对人类感知外界功能的模拟, 研究的是计算机模式识别系统, 也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。现将人工智能在模式识别方面的一些具体和最新的应用范围遍及遥感、生物医学图象和信号的分析、工业产品的自动无损检验、指纹鉴定、文字和语音识别、机器视觉地圈模式识别等方面。 二，现状 以地图模式识别为例，地图模式识别是由计算机来对地图进行识别与理解, 并借助一定的技术手段, 让计算机研究和分析地图上的各种模式信息, 获取地图要素的质量意义。其计算处理的过程类似于人对地图的阅读。 地图模式识别是近年来在地图制图领域中新兴的一门高新技术, 是信息时代人工智能、模式识别技术在地图制图中的具体应用。由于它是传统地图制图迈向数字地图制图的一座桥梁, 因此,地图模式识别遥感技术、地理信息系统一起, 被称为现代地图制图的三大技术。 目前, 地图模式识别由于具有广泛的应用价值和发展潜力,因而受到了人们的普遍重视。尤其是随着现今的计算机及其外部硬件环境的不断提高, 科技不过发展的情况下，
雷达的目标识别技术 摘要： 对雷达自动目标识别技术和雷达目标识别过程进行了简要回顾，研究了相控阵雷达系统中多目标跟踪识别的重复检测问题提出了角度相关区算法，分析了实现中的若干问题，通过在相控阵雷达地址系统中进行的地址实验和结果分析表明:采用角度相关区算法对重复检测的回波数据进行处理时将使识别的目标信息更精确从而能更早地形成稳定的航迹达到对目标的准确识别。 一．引言 随着科学技术的发展，雷达目标识别技术越来越引起人们的广泛关注，在国防及未来战争中扮演着重要角色。地面雷达目标识别技术目前主要有-Se方式，分别是一维距离成象技术、极化成象技术和目标振动声音频谱识别技术。 1．一维距离成象技术 一维距离成象技术是将合成孔径雷达中的距离成象技术应用于地面雷达。信号带宽与时间分辨率成反比。例如一尖脉冲信号经过一窄带滤波器后宽度变宽、时间模糊变大。其基本原理如图1所示。 2．极化成象技术 电磁波是由电场和磁场组成的。若电场方向是固定的，例如为水
平方向或垂直方向，则叫做线性极化电磁波。线性极化电磁波的反射与目标的形状密切相关。当目标长尺寸的方向与电场的方向一致时，反射系数增大，反之减小。根据这一特征，向目标发射不同极化方向的线性极化电磁波，分别接收它们反射(散射)的回波。通过计算目标散射矩阵便可以识别目标的形状。该方法对复杂形状的目标识别很困难。 3．目标振动声音频谱识别技术 根据多普勒原理，目标的振动、旋转翼旋转将引起发射电磁波的频率移动。通过解调反射电磁波的频率调制，复现目标振动频谱。根据目标振动频谱进行目标识别。 传统上我国地面雷达主要通过两个方面进行目标识别：回波宽度和波色图。点状目标的回波宽度等于入射波宽度。一定尺寸的目标将展宽回波宽度，其回波宽度变化量正比于目标尺寸。通过目标回波宽度的变化可估计目标的大小。目标往往有不同的强反射点，如飞机的机尾、机头、机翼以及机群内各飞机等，往往会在回波上形成不同形状的子峰，如图2所示。 这类波型图叫作波色图。根据波色图内子峰的形状，可获得一些目标信息。熟练的操作员根据回波宽度变化和波色图内子峰形状，进行目标识别。
《R F I D技术与应用》试题库（含答案）一、填空题（共7题，每题2分，共14分）【13选7】 1．自动识别技术是一个涵盖【射频识别】、【条码识别技术】、【光学字符识别（OCR）】技术、磁卡识别技术、接触IC卡识别技术、语音识别技术和生物特征识别技术等，集计算机、光、机电、微电子、通信与网络技术为一体的高技术专业领域。 2．自动识别系统是应用一定的识别装置，通过与被识别物之间的【耦合】，自动地获取被识别物的相关信息，并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的数据采集系统，加载了信息的载体（标签）与对应的识别设备及其相关计算机软硬件的有机组合便形成了自动识别系统。 3．条码识别是一种基于条空组合的二进制光电识别，被广泛应用于各个领域，尤其是【供应链管理之零售】系统，如大众熟悉的商品条码。 4．RFID技术是20世纪90年代开始兴起的一项自动识别技术，即利用【射频】信号通过空间【耦合】（交变磁场或电磁场）实现【无】接触信息传递并通过所传递的信息达到识别目的的技术。 5．国际标准（国际物品编码协会GS1），射频识别标签数据规范版（英文版），也简称【EPC】规范。6．射频识别标签数据规范给出包括【“标头”】和【“数字字段”】的标签通用数据结构，所有的RFID 标签都应该具有这种数据结构。 7．ISO14443中将标签称为邻近卡，英语简称是【PICC】，将读写器称为邻近耦合设备，英文简称是【PCD】。 8．ISO15693与ISO14443的工作频率都是【】Mhz。 9．ISO15693标准规定标签具有【8】字节的唯一序列号（UID）。 10．对于物联网，网关就是工作在【网络】层的网络互联设备，通常采用嵌入式微控制器来实现网络协议和路由处理。 11．控制系统和应用软件之间的数据交换主要通过读写器的接口来完成。一般读写器的I/O接口形式主要有【RS-232串行接口】、【RS-485串行接口】、【以太网接口】、【USB接口】。 12．电子标签按照天线的类型不同可以划分为【线圈型】、【微带贴片型】、【偶极子型】。13．125KHzRFID系统采用【电感耦合】方式工作，由于应答器成本低、非金属材料和水对该频率的射频具有较低的吸收率，所以125KHzRFID系统在【动物识别】、工业和民用水表等领域获得广泛应用。 二、判断题（叙述完全正确请在题前括号内填入“对”字或打上“√”符号，否则填入“错”字或打上 “╳”符号）（共20题，每题1分，共20分）【30选20】 1．【对】自动识别技术是物联网的“触角”。 2．【对】条码与RFID可以优势互补。 3．【错】IC卡识别、生物特征识别无须直接面对被识别标签。 4．【错】条码识别可读可写。 5．【对】条码识别是一次性使用的。 6．【错】生物识别成本较低。 7．【对】RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签。 8．【错】长距射频产品多用于交通上，识别距离可达几百米，如自动收费或识别车辆身份等。9．【对】只读标签容量小，可以用做标识标签。 10．【错】可读可写标签不仅具有存储数据功能，还具有在适当条件下允许多次对原有数据进行擦除以及重新写入数据的功能，甚至UID也可以重新写入。 11．【错】一般来讲，无源系统、有源系统均为主动式。 12．【对】低频标签可以穿透大部分物体。 13．【错】微波穿透能力最强。
人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract: The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology,
采用视频图像的运动目标检测与识别 相关调研 目标检测是计算机视觉的一个重要组成部分,在军事及工业等领域有着重要的应用前景。运动目标的检测方法主要有光流法,差值法。光流法的计算量很大,实时性和应用性较差。而图像差值法比较简单,实时性较好,是目前应用最广泛,最成功的运动目标检测的方法。图像差值法可分为两类,一类是用序列图像的每一帧与一个固定的静止的参考帧做图像差分,但自然场景不是静止不变的,因而必须不断的更新背景。另一类是用序列图像的两帧进行差分,这种方法无法检测出两帧图像中重合的部分,只能检测出目标的一部分信息。在绝大多数视频监控图像应用中,每一个像素都可以用一个或多个高斯模型近似,因此,高斯背景模型是绝大多数目标检测方法常用的基本模型。 智能视频服务器是飞瑞斯在多年视频分析技术优势的基础上，推出的一系列具有智能视频分析功能的DVS 视频编码设备。智能视频服务器基于DSP、ARM等核心平台，完成前端标准的H.264高压缩率编码，同时完成智能分析功能。 智能视频服务器的最大的创新点在于，这一系列DVS不仅仅提供视频监控的功能，能通过飞瑞斯核心的智能视频分析技术，来感知视频场景内的环境、人和物，并挖掘其中的人(物)行为、状态、身份信息、数量、轨迹等更深层次的元数据信息。 智能视频服务器赋予了视频监控系统智慧的大脑，从此视频监控不仅仅是能看得到，而且还能自己思考，提供更为智能的应用。
https://www.doczj.com/doc/434731172.html,/products_20_26.html?bdclkid=BztEJhpzcR34JE_Ft948PGoNuxuK0gsc zre7HPa3EhvUMBqk3J
《RFＩD技术与应用》试题库(含答案) 一、填空题（共7题,每题２分,共1４分)【13选7】 1．自动识别技术就是一个涵盖【射频识别】、【条码识别技术】、【光学字符识别（OCＲ)】技术、磁卡识别技术、接触IC卡识别技术、语音识别技术与生物特征识别技术等，集计算机、光、机电、微电子、通信与网络技术为一体得高技术专业领域. 2．自动识别系统就是应用一定得识别装置，通过与被识别物之间得【耦合】,自动地获取被识别物得相关信息,并提供给后台得计算机处理系统来完成相关后续处理得数据采集系统，加载了信息得载体(标签）与对应得识别设备及其相关计算机软硬件得有机组合便形成了自动识别系统。 3．条码识别就是一种基于条空组合得二进制光电识别，被广泛应用于各个领域,尤其就是【供应链管理之零售】系统,如大众熟悉得商品条码. 4．RFID技术就是2０世纪9０年代开始兴起得一项自动识别技术，即利用【射频】信号通过空间【耦合】（交变磁场或电磁场)实现【无】接触信息传递并通过所传递得信息达到识别目得得技术。 5．国际标准(国际物品编码协会ＧS1)，射频识别标签数据规范1、4版（英文版），也简称【EPＣ】规范。 6．射频识别标签数据规范给出包括【“标头”】与【“数字字段”】得标签通用数据结构，所有得ＲＦID标签都应该具有这种数据结构。 7．IＳO14443中将标签称为邻近卡，英语简称就是【PIＣＣ】，将读写器称为邻近耦合设备,英文简称就是【PCD】。 8．ISO15693与ISO14443得工作频率都就是【13、５6】Ｍhz。 9．ISＯ156９3标准规定标签具有【8】字节得唯一序列号（UＩD). 10．对于物联网,网关就就是工作在【网络】层得网络互联设备，通常采用嵌入式微控制器来实现网络协议与路由处理． 11．控制系统与应用软件之间得数据交换主要通过读写器得接口来完成。一般读写器得Ｉ/Ｏ接口形式主要有【RS—2３２串行接口】、【RS－４85串行接口】、【以太网接口】、【USB接口】。 12．电子标签按照天线得类型不同可以划分为【线圈型】、【微带贴片型】、【偶极子型】．13．１25KHz RＦID系统采用【电感耦合】方式工作,由于应答器成本低、非金属材料与水对该频率得射频具有较低得吸收率,所以12５KＨｚRFＩD系统在【动物识别】、工业与民用水表等领域获得广泛应用. 二、判断题(叙述完全正确请在题前括号内填入“对”字或打上“√”符号，否则填入“错＂ 字或打上“╳”符号）(共２0题，每题1分，共20分)【30选２０】 1．【对】自动识别技术就是物联网得“触角＂。 2．【对】条码与RＦID可以优势互补。 3．【错】IC卡识别、生物特征识别无须直接面对被识别标签． 4．【错】条码识别可读可写。 5．【对】条码识别就是一次性使用得。 6．【错】生物识别成本较低。 7．【对】RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签。 8．【错】长距射频产品多用于交通上,识别距离可达几百米,如自动收费或识别车辆身份等。9．【对】只读标签容量小，可以用做标识标签. 10．【错】可读可写标签不仅具有存储数据功能,还具有在适当条件下允许多次对原有
自动识别技术发展现状 班级：物流 学号： 姓名： 指导老师： 2015年10月20日
目录 1、自动识别概念 (3) 2、自动识别技术简介 (3) 3、自动识别技术分类 (3) 4、自动识别技术特点 (4) 5、常见的自动识别技术 (4) 5.1、条码技术 (4) 5.2、磁条(卡)技术 (4) 5.3、IC卡技术 (5) 5.4、生物识别技术 (5) 5.4.1语音识别技术 (6) 5.4.2视觉识别技术 (6) 5.4.3人脸识别技术 (6) 5.4.4指纹识别技术 (7) 5.5图像识别技术 (7) 5.6.光学字符识别技术（OCR） (7) 5.7．射频识别技术（RFID） (8) 6、自动识别技术在经济发展中的作用 (8) 6.1、自动识别技术是国民经济信息化的重要基础和技术支撑 (8) 6.2、自动识别技术已成为我国信息产业的有机组成部分 (10) 6.3、自动识别技术可提升企业供应链的整体效率 (10) 7、自动识别技术的应用 (11) 8、自动识别技术的发展趋势 (11) 8.1、多种识别技术的集成化应用 (12) 8.2、无线通讯相结合是未来自动识别产业发展的重要趋势 (13) 8.3、自动识别技术将越来越多地应用于控制，智能化水平在不断提高 (14) 8.4、自动识别技术的应用领域将继续拓宽，并向纵深发展 (15) 8.5、新的自动识别技术标准不断涌现，标准体系日趋完善 (16)
1、自动识别概念 自动识别系统是现代工业和商业及物流领域中，生产自动化、销售自动化、流通自动化过程中所必备的自动识别设备以及配套的自动识别软件所构成的体系。 自动识别包括：条码识读、射频识别、生物识别（人脸、语音、指纹、静脉）、图像识别、OCR光学字符识别 自动识别系统几乎覆盖了现代生活领域中的各个环节，并具有及大的发展空间。其中比较常见应用有：条形码打印设备和扫描设备，手机二维码的应用，指纹防盗锁，自动售货柜，自动投币箱，POS机等. 2、自动识别技术简介 自动识别技术是将信息数据自动识读、自动输入计算机的重要方法和手段，它是以计算机技术和通信技术为基础的综合性科学技术。近几十年内自动识别技术在全球范围内得到了迅猛发展，目前已形成了一个包括条码、磁识别、光学字符识别、射频识别、生物识别及图像识别等集计算机、光、机电、通信技术为一体的高新技术学科。 3、自动识别技术分类 按照国际自动识别技术的分类标准，自动识别技术可以有两种分类方法： 1.按照采集技术进行分类，其基本特征是需要被识别物体具有特定的识别 特征载体(如标签等，仅光学字符识别例外)，可以分为光存储器、磁存 储器和电存储器三种； 2.按照特征提取技术进行分类，其基本特征是根据被识别物体的本身的行 为特征来完成数据的自动采集，可以分为静态特征、动态特征和属性特 征。
水下目标搜索与识别技术 水下目标搜索与识别系统一般分为光视觉系统和声视觉系统，当距离物体十米以内，一般采用光视觉系统，当距离物体大于十米以上时则用声视觉系统。当前流行的趋势是采用激光的方式来进行目标搜索与识别。 一．光视觉系统 传统的光视觉系统包括水下摄像机、照明等设备用来满足获取光学图像和视频信息等基本的要求。而现在的光视觉系统不仅要求满足上述要求，还要求具备对图像和视频信息进行处理、特征提取以及分类识别的功能。总之，只能水下机器人中光视觉系统的使命是：快速、准确德获取水下目标的相关信息，并对信息进行实时处理，将处理结果反馈给计算机，从而指导机器人进行正确的作业。 1.光视觉系统框架 水下光视觉系统主要分为三大块：(1)底层模块:图像采集系统，包括专用水下CCD感光摄像头和图像采集卡，这部分属于硬件部分；(2)中层模块：图像处理，包括图像预处理、图像分割、特征提取、根据目标模型进行学习，形成知识库和逻辑推理机制，得到单幅图像的初步理解和评价。(3)高层模块：分类是水下目标识别最为核心的技术，也是最终实现部分。 1.1硬件组成 光视觉系统硬件包括光视觉计算机、水下CCD摄像头、云台和辅助照明灯。光视觉计算机完成视觉建模、高层视觉信息处理和理解、与机器人主控计算机的网络通讯，实时监控系统每个时间节拍的运行状态与处理参数。 1.2软件体系 水下光视觉系统的软件体系涵盖了两个部分：中层模块和高层模块。中层模块主要负责图像处理工作(图像处理一般包括图像预处理、图像分割和特征提取三方面)。高层模块是水下目标识别系统的最终实现部分，一般采用的是神经网络识别算法进行识别分类。 二．声视觉系统 理想的声视觉系统作为智能水下机器人的传感设备，应该具备灵敏度高、空间分辨率高、隐蔽性好、抗干扰能力强、自主调节和全天候作业等特点，能适合
自动识别技术 1. 条码 5. 电子信息交换 2. 生物测量 6. 机器视觉 3. 卡片技术7. 光学字符识别 3.1磁条卡8. 射频信息通讯 3.2光学卡片9. 射频识别 3.3智能卡10.语音识别 4. 接触记忆 自动识别技术概述 条形码是主要的自动收集技术，用来收集有关任何人物、地点或物品的资料.它的应用范围是无限的。条码被用来进行物品追踪、控制库存、记录时间和出勤、监视生产过程、质量控制、检进检出、分类、订单输入、文件追踪、进出控制、个人识别、送货与收货、仓库管理、路线管理、售货点作业以及包括追踪药物使用和病人收款等在内的医疗保健方面的应用。 条码本身不是一套系统，而是一种十分有效的识别工具它提供准确及时的信息来支持成熟的管理系统。条码使用能够逐渐地提高准确性和效率，节省开支并改进业务操作。 条码是由不同宽度的浅色和深色的部分（通常是条形）组成的图形，这些部分代表数字、字母或标点符号。将由条与空代表的信息编码的方法被称作符号法。符号法有许多种。下面列举的是一些最常使用的符号法。 通用产品码（UPC码）和它在世界范围的相似物国际物品码（EAN码）在零售业被非常广泛地使用，它们正在工业和贸易领域中被广泛地接受。UPC/EAN码是一种全数字的符号法（它只能表示数字）。 在工业、药物和政府应用中最多的是39码，它是一种字母与数字混合符号法，它具有自我检验功能，能够提供不同的长度和较高的信息安全性。它被一些工业贸易组织所接受，包括汽车工业活动组织（AIAG）、保健工业贸易通讯委员会（HIBCC）和美国国防部（DOD）。工业应用包括追踪生产过程、仓库库存，还有识别影印领域这样的特别应用。作为一种字母与数字混合符号法，39码除有数字外，还能够支持大写字母并有一些标点符号。 与39码相比，128码是一种更便捷的符号法，它能够代表整个ASCII字母系列。它提供一种特殊的“双重密度”的全数字模式并有高信息安全性能。128码正在逐渐代替39码。HIBCC 和统一编码委员会（UCC）已接受一种特殊版本的128码（UCC/EAN-128）用来进行送货箱的标记。在ANSI的送货箱标记标准中也承认UCC/EAN-128码。在需要将序号、批量号和其它有关信息输入到产品标签上的应用中使用UCC/EAN-128码的趋势有进一步的发展。两维码符号法正在跟进 两维码符号法是条码发展的下一步骤。它们比传统的条形码的密度高得多，所以能提供较高的信息完整程度。因为它们能够将更多的信息放入更小的面积内，所以它们为许多不同的应用所接受。 有两种不同的两维码符号法：重叠式条码（条码的细条重叠在一起）和矩阵式符号法（它是统一规格的黑白方块的组合，而不是不同宽度的条与空的组合）。 重叠式条码（如PDF417码、Codablock、Supercode）包括附加的版式排列信息，这样信息会总处于正确的位置中。信息量可达到1K的字母（如果计算进“连接”的符号会更高）。例如，PDF417码被用来为送货/收货标签信息编码，甚至ANSI使用它来为送货箱的标签编码，作为“纸张电子信息交换”的一部分。这种符号法被多个工业组织和许多工业公司所采
目标识别技术 摘要： 针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的几类目标识别方法：基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于极点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于极化特征的目标识别方法，同时讨论了应用于雷达目标识别中的几种模式识别技术：统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的模式识别方法以及神经网络模式识别方法。最后分析了问题的可能解决思路。 引言： 雷达目标识别技术回顾及发展现状 雷达目标识别的研究始于"20世纪50年代，早期雷达目标特征信号的研究工作主要是研究达目标的有效散射截面积。但是，对形状不同、性质各异的各类目标，笼统用一个有效散射面积来描述，就显得过于粗糙，也难以实现有效识别。几十年来，随着电磁散射理论的不断发展以及雷达技术的不断提高，在先进的现代信号处理技术条件下，许多可资识别的雷达目标特征信号相继被发现，从而建立起了相应的目标识别理论和技术。 随着科学技术的飞速发展，一场以信息技术为基础、以获取信息优势为核心、以高技术武器为先导的军事领域的变革正在世界范围内兴起，夺取信息优势已成为夺取战争主动权的关键。电子信息装备作为夺取信息优势的物质基础，是推进武器装备信息化进程的重要动力，其总体水平和规模将在很大程度上反映一个国家的军事实力和作战能力。 雷达作为重要的电子信息装备，自诞生起就在战争中发挥了极其重要的作用。但随着进攻武器装备的发展，只具有探测和跟踪功能的雷达也已经不能满足信息化战争的需要，迫切要求雷达不仅要具有探测和跟踪功能，而且还要具有目标识别功能，雷达目标分类与识别已成为现代雷达的重要发展方向，也是未来雷达的基本功能之一。目标识别技术是指：利用雷达和计算机对遥远目标进行辨认的技术。目标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等目标特征信息，通过数学上的各种多维空间变换来估算目标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，最后根据大量训练样本所确定的鉴别函数，在分类器中进行识别判决。目标识别还可利用再入大气层后的大团过滤技术。当目标群进入大气层时，在大气阻力的作用下，目标群中的真假目标由于轻重和阻力的不同而分开，轻目标、外形不规则的目标开始减速，落在真弹头的后面，从而可以区别目标。 所谓雷达目标识别，是指利用雷达获得的目标信息，通过综合处理，得到目标的详细信息（包括物理尺寸、散射特征等），最终进行分类和描述。随着科学技术的发展，武器性能的提高，对雷达目标识别提出了越来越高的要求。 目前，目标识别作为雷达新的功能之一，已在诸如海情监控系统、弹道导弹防御系统、防空系统及地球物理、射电天文、气象预报、埋地物探测等技术领域发挥出很大威力。为了提高
浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对
图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中
自动检测技术的应用与发展 摘要 在当今经济全球化高速发展的时代，随着工业自动化技术的迅猛发展，自动检测技术被广泛地应用在工业自动化、化工、军事、航天、通讯、医疗、电子等行业，是自动化科学技术的一个格外重要的分支科学。众所周知，自动检测技术是在仪器仪表的使用、研制、生产的基础上发展起来的一门综合性技术。 自动检测系统广泛应用于各类产品的设计、生产、使用、维护等各个阶段，对提高产品性能及生产率、降低生产成本及整个生产周期成本起着重要作用。本文首先介绍自动检测系统的概念，其次通过自动检测系统的各个组成部分，详述系统的工作原理，介绍了自动检测系统组建的概念、结构以及在组建中所使用的关键技术。以此为铺垫，进而深入探讨自动检测技术在各领域间的应用与推广。 关键词：自动检测系统应用发展 第一章自动检测系统的概念与组成 自动检测技术是一种尽量减少所需人工的检测技术，是一种依赖仪器仪表，涉及物理学、电子学等多种学科的综合性技术。与传统检测技术相比，这一技术可以减少人们对检测结果有意或无意的干扰，减轻人员的工作压力，从而保证了被检测对象的可靠性，因此自动检测技术已经成为社会发展不可或缺的重要部分。自动检测技术主要有
两项职责，一方面，通过自动检测技术可以直接得出被检测对象的数值及其变化趋势等内容；另一方面，将自动检测技术直接测得的被检测对象的信息纳入考虑范围，从而制定相关决策。检测和检验是制造过程中最基本的活动之一。通过检测和检验活动提供产品及其制造过程的质量信息，按照这些信息对产品的制造过程进行修正，使废次品与反修品率降至最低，保证产品质量形成过程的稳定性及产出产品的一致性。 传统的检测和检验主要依赖人，并且主要靠手工的方式来完成。传统的检验和检测是在加工制造过程之后进行，一旦检出废次品，其损失已发生。基于人工检测的信息，经常包含人的误差影响，按这样的信息控制制造过程，不仅要在过程后才可以实施，而且也会引入误差。自动检测是以多种先进的传感技术为基础的，且易于同计算机系统结合，在合适的软件支持下，自动地完成数据采集、处理、特征提取和识别，以及多种分析与计算。而达到对系统性能的测试和故障诊断的目的。 1.1检测与检验的概念 检测是指为确定产品、零件、组件、部件或原材料是否满足设计规定的质量标准和技术要求目标值而进行的测试、测量等质量检测活动，检测有3个目标： ①实际测定产品的规定质量我及其指标的量值。 ②根据测得值的偏离状况，判定产品的质量水平，确定废次品。 ③认定测量方法的正确性和对测量活动简化是否会影响对规
目标探测与识别技术调研报告 摘要：目标检测与识别在军事上对于战场监视和侦察具有重要作用，是现代高科技战争中赢得战争胜利的关键因素之一。目标检测与识别就是对目标及环境的探测、识别、跟踪、定位，提供目标的信息，探测技术包括微光夜视技术、热成像技术、激光技术、兵器雷达技术等目前各国对目标检测与识别的研究都十分重视，探测与识别技术在现代国防，工业，医学和空间等领域有着广泛的应用前景。 关键词：探测、识别、跟踪、定位、微光夜视技术、热成像技术、激光技术、兵器雷达技术。 引言：目标检测与识别在军事上对于战场监视和侦察具有重要作用，是现代高科技战争中赢得战争胜利的关键因素之一。目标检测与识别就是对目标及环境的探测、识别、跟踪、定位，提供目标的信息，探测技术包括微光夜视技术、热成像技术、激光技术、兵器雷达技术等。 微光夜视技术 在可见光和近红外波段范围内，将微弱的光照图像转变为人眼可见的图像，扩展人眼在低照度下的视觉能力。微光夜视仪器可分为直接观察和间接观察两种类型。直接观察的微光夜视仪，由物镜、像增强器、目镜和电源、机械部件等组成，人眼通过目镜观察像增强器荧光屏上的景物图像，已广泛用于夜间
侦察、瞄准、驾驶等。间接观察的微光电视，由物镜、微光摄像器件组成微光电视摄像机，通过无线或有线传输，在接收显示装置上获得景物的图像，可用于夜间侦察和火控系统等。1934年，荷兰的霍尔斯特等人制成第一只近贴式红外变像管，树立起人类冲破夜暗的第一块里程碑。随着夜视技术的不断进展，品种不断增多，目前主要有：主动式红外夜视仪、微光夜视仪和热成像仪三种。其中微光夜视仪与主动红外夜视仪相比，有着体积小、重量轻，而且由于工作方式是被动的，使用起来安全可靠，不易暴露的优点；和热成像仪相比虽然在性能上稍逊一筹，但其极高的性价比使其逐渐成为各国军队的主战夜视装备。 主动式红外夜视仪是夜视器材的鼻祖，它的出现使人类第一次看到黑暗中的目标。像增强器研制成功，使得夜视器材的发展产生了一个新飞跃。而利用微弱的光线进行观测，是因为两个技术上的重大突破。首先，研制成功了灵敏度极高的光电阴极（S-20多碱光电阴极），使得夜视仪的光电增益大大提高。另一个突破是采用了光学纤维面板，大大提高了成像质量，将光线逐级放大，便实现了无须红外照明的微光观测。到1998年，就在美国陆军与利顿和ITT公司签订合同之际，第三代管的性能似乎已经达到了极限，然而利顿在投标中却又抛出了撒手锏——无膜微通道板像增强器。自动门控允许像增强器在照明区域和白天仍产生对比度良好的高分辨率影像，而不是产生模糊的影像。这个特点对陆军直升机驾驶员来说特别重要，因为驾驶员在城镇、村庄上空飞
自动识别技术 课程报告 学院：物理与电子信息学院 所属课程：RFID原理与应用 日期：2014.9.14 自动识别技术
自动识别技术是将信息数据自动识读、自动输入计算机的重要方法和手段，它是以计算机技术和通信技术为基础的综合性科学技术。随着计算机技术的不断发展，相继涌现出多种自动识别输入技术，包含了自动识别，数据采集和移动计算三个方面的技术应用，这对计算机技术的扩大应用起到了巨大的推动作用。 发展：20世纪50年代，伴随着雷达的研究和应用不断深入，射频识别技术应运而生，为自动识别技术的研究和发展奠定了理论基础。经过十年左右的试验研究探索阶段，到20世纪70-80年代左右，自动识别技术与产品研发如火如荼，也加速了自动识别技术的测试。并相继进入商业应用阶段，各种规模应用开始出现。但由于自动识别技术标准相当混乱，一直无法扩大规模生产。直到2000年后，随着自动识别产品种类的增加，标准化问题逐渐引起了业界的关注，电子标签成本不断降低，规模应用行业不断扩大，自动识别技术才得以广泛应用。 近几十年自动识别技术在全球范围内得到了迅猛发展，初步形成了一个包括条码技术、磁条磁卡技术、IC卡技术、光学字符识别、射频技术、声音识别及视觉识别等集计算机、光、磁、物理、机电、通信技术为一体的高新技术学科。而中国物联网校企联盟认为自动识别技术可以分为：光符号识别技术、语音识别技术、生物计量识别技术、IC卡技术、条形码技术、射频识别技术（RFID）。它在我们生活中的应用非常广泛，如图书管理系统的应用，服装生产线和物流系统的管理和应用，大型会议人员通道系统，智能货架的管理，医药物流系统的管理和应用等；此外自动识别技术也应用于人类的各种研究，如枪弹痕迹自动识别，心电信号，机器视觉的农田害虫的快速检测与识别，无线信号调制等等。
2006年10月第34卷 第5期 现代防御技术 MODERN DEFENCE TECHNOLOGY O ct.2006 V o.l34 N o.5雷达空间目标识别技术综述* 马君国,付 强,肖怀铁,朱 江 (国防科技大学ATR实验室,湖南 长沙 410073) 摘 要:随着人类航天活动的增加,对于卫星和碎片等空间目标进行监视变得非常重要。为了实现空间监视任务,对空间目标进行识别是非常必要的。对空间目标的轨道特性与动力学特性进行了介绍,对雷达空间目标识别技术的研究现状和发展趋势进行了详细的综述。 关键词:空间目标识别;低分辨雷达;高分辨雷达成像 中图分类号:TN957 52 文献标识码:A 文章编号:1009 086X(2006) 05 0090 05 Survey of radar space target recognition technology MA Jun guo,F U Q iang,X I AO Huai tie,Z HU Jiang (ATR L ab.,N ationa lU n i versity o f De fense T echno l ogy,Hunan Changsha410073,Ch i na) Abst ract:W ith t h e deve l o pm ent of spacefli g ht acti v ity of hum an,surveillance of space tar get such as sate llite and debris beco m es very i m portan.t In or der to i m p le m ent surveillance task,space target recogni ti o n is ver y necessary.Orb it property and dyna m ics property of space targe t are i n troduced,a deta iled sur vey is set forth about current research state and developi n g trend of radar space target recogn iti o n techno l ogy. K ey w ords:space tar get recogniti o n;lo w reso lution radar;h i g h reso lution radar i m aging 1 引 言 自从前苏联发射了第1颗人造地球卫星以来,卫星在预警、通信、侦察、导航定位、监视和气象等方面具有不可替代的优势。随着人类航天活动的增加,空间碎片日益增多,对于卫星等航天器的安全造成极大的威胁,因此对于卫星和碎片等空间目标进行监视变得非常重要。其中空间目标识别是空间监视任务中不可或缺的基本条件,空间目标识别主要是利用雷达等传感器获取空间目标的回波信号,从中提取目标的位置、速度、结构等特征信息,进而实现对空间目标的类型或属性进行识别。 2 空间目标的轨道特性与动力学特性 (1)轨道特性[1,2] 空间目标在轨道上的运动是无动力惯性飞行,本质上空间目标与自然天体的运动是一致的,故研究空间目标的运动可以用天体力学的方法。空间目标在运动时受到地球引力、月球引力、太阳及其他星体引力、大气阻力和太阳光辐射压力等的作用,轨道存在摄动。但是对轨道的实际分析表明,空间目标受到的主要力是地球引力。假设空间目标只是受到地球引力的作用,同时假设地球是一个质量均匀分布的球体,则空间目标与地球构成二体运动系统,开 *收稿日期:2005-12-15;修回日期:2006-01-23 作者简介:马君国(1970-),男,吉林长春人,博士生,主要从事目标识别与信号处理研究。 通信地址:410073 湖南长沙国防科技大学ATR实验室 电话:(0731)4576401
人工智能与模式识别 摘要：模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词:人工智能模式识别模式识别的方法模式识别的应用模式识别的发展潜力 正文: 模式识别的定义是借助计算机，就人类对外部世界某一特定环境中的客体、过程和现象的识别功能(包括视觉、听觉、触觉、判断等)进行自动模拟的科学技术。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。 模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数 值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。 此外，模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。 模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。 模式识别与很多学科都有联系，它与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 模式识别的方法主要有决策理论方法和句法方法，模式识别方法的选择取决于问题的性质。如果被识别的对象极为复杂，而且包含丰富的结构信息，一般采用句法方法；被识别对象不很复杂或不含明显的结构信息，一般采用决策理论方法。这两种方法不能截然分开，在句法方法中，基元本身就是用决策理论方法抽取的。在应用中，将这两种方法结合起来分别施加于不同的层次，常能收到较好的效果。 模式识别的应用非常广泛，比较典型的有：1 文字识别：在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。