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国防部自动生物识别系统 (ABIS)
• 对于无法通过自动化流程进行匹配的生物特征提交，生物特征检查员（主题专家）使用带有专门软件的 ABIS 工作站尝试手动匹配提交。 • ABIS 与全球生物特征数据收集者和用户以及外部数据库交互。 - 军事部门和作战司令部使用便携式收集设备从现场感兴趣的人员收集生物特征数据（指纹、掌纹、虹膜扫描和面部扫描），并将这些数据提交给 ABIS。 - 情报分析员通过生物特征身份情报资源（ABIS 之外的自动化数据库）分析和融合生物特征信息，并将信息反馈给现场用户。 • ABIS 1.2 使用一组商用现货和定制组件，包括： - 用于管理客户提交工作流的交易管理器 - 允许授权操作员执行用户管理、系统配置、实时系统监控、提交跟踪和报告生成的门户 • 美国陆军 BIMA 目前在国防部非安全互联网协议路由器网络 (NIPRNET) 上运行 ABIS。 • PMO 开发了 ABIS 1.2，作为对之前部署的版本 ABIS 1.0 的增强。新系统旨在解决 ABIS 1.0 中的硬件和软件过时和可扩展性限制，并提高生物特征提交和响应的吞吐量和存储容量。
DOD 自动生物识别系统 (ABIS)
• 对于无法使用自动化流程进行匹配的生物特征提交，生物特征检查员（主题专家）使用带有专门软件的 ABIS 工作站尝试手动匹配提交。• ABIS 与全球生物特征数据收集者和用户以及外部数据库交互。- 军事部门和作战司令部使用便携式收集设备从现场感兴趣的人员收集生物特征数据（指纹、掌纹、虹膜扫描和面部扫描），并将这些数据提交给 ABIS。- 情报分析员通过生物特征身份情报资源（ABIS 之外的自动化数据库）分析和融合生物特征信息，并将信息反馈给现场用户。• ABIS 1.2 使用一组商用现货和定制组件，包括： - 用于管理客户提交工作流的交易管理器 - 允许授权操作员执行用户管理、系统配置、实时系统监控、提交跟踪和报告生成的门户 • 美国陆军 BIMA 目前在国防部非安全互联网协议路由器网络 (NIPRNET) 上运行 ABIS。• PMO 开发了 ABIS 1.2，作为对之前部署的版本 ABIS 1.0 的增强。新系统旨在解决 ABIS 1.0 中的硬件和软件过时和可扩展性限制，以及增加生物特征提交和响应的吞吐量和存储容量。
国防部自动生物识别系统 (ABIS)
• 对于无法使用自动化流程进行匹配的生物特征提交，生物特征检查员（主题专家）使用带有专门软件的 ABIS 工作站尝试手动匹配提交。• ABIS 与全球生物特征数据收集者和用户以及外部数据库交互。- 军事部门和作战司令部使用便携式收集设备从现场感兴趣的人员收集生物特征数据（指纹、掌纹、虹膜扫描和面部扫描），并将这些数据提交给 ABIS。- 情报分析员通过生物特征身份情报资源（ABIS 之外的自动化数据库）分析和融合生物特征信息，并将信息反馈给现场用户。• ABIS 1.2 使用一组商用现货和定制组件，包括： - 用于管理客户提交工作流的交易管理器 - 允许授权操作员执行用户管理、系统配置、实时系统监控、提交跟踪和报告生成的门户 • 美国陆军 BIMA 目前在国防部非安全互联网协议路由器网络 (NIPRNET) 上运行 ABIS。• PMO 开发了 ABIS 1.2，作为对之前部署的版本 ABIS 1.0 的增强。新系统旨在解决 ABIS 1.0 中的硬件和软件过时和可扩展性限制，以及增加生物特征提交和响应的吞吐量和存储容量。
使用机器学习的指纹识别系统
指纹可以被认为是生物识别技术领域的至关重要和主导性状，因为它们具有高度的安全性，可靠性，低成本和可接受性。随着指纹识别系统和指纹系统的部署的需求量很大，在系统的每个阶段都有许多挑战在增加，包括特征提取，特征匹配，指纹分类以及指纹图像的增强。几种ML（机器学习）技术为识别挑战引入了几种不传统的技术和解决方案。这项研究使我们借助基本的机器学习技术及其实施了强调重点的理解，以补偿有关指纹识别的主要复杂性。
设计和实施自动车牌号码识别系统（ACPNRS）
道路上全球车辆的不断升级需要创新的解决方案，以有效地交通管理，增强安全性和改进的执法。该研究项目以开发自动化汽车板识别系统（ACPR）为中心，以应对这些挑战。ACPRS在图像处理，机器学习和数据库集成中利用尖端技术，以进行准确，实时的车牌识别。从探索该领域现有的方法和技术开始，该研究强调了它们的优势和局限性。概念化阶段涉及精心设计，结合图像预处理，车牌检测，角色分割，光学特征识别（OCR）和数据库相互作用。
使用机器学习的语音情感识别系统
作为听众，我们会对说话者的情绪状态做出反应，并根据说话者表达的情绪类型调整自己的行为。最近的技术进步使人们能够通过非传统方式（例如语音、手势和面部表情）与计算机进行交互，例如声音、手势和面部表情。这种互动仍然缺少情感元素。为了实现具有人类情感的计算机，需要智能交互，这一点已经得到改进。为了以自然的方式与用户交流，与个人互动方式相当。许多研究都包括普通人参与人机交互和互动。在吸收母亲声音中的语义信息之前，新生儿学会了区分情绪。我们展示了语音情感识别领域的一些基础研究。首先，我们将快速介绍该领域的最新研究。接下来，我们将介绍一种使用一组规则检测和分类语音中人类情绪的方法。愤怒、快乐、恐惧、悲伤和中性是基本情绪。
基于卷积神经网络语音识别系统操控机器人轮椅
摘要：许多轮椅使用者依赖他人来控制轮椅的移动，这严重影响了他们的独立性和生活质量。智能轮椅提供了一定程度的自立和驾驶自己车辆的自由。在这项工作中，我们设计并实施了一种低成本的软件和硬件方法来操纵机器人轮椅。此外，从我们的方法中，我们基于 Flutter 软件开发了自己的 Android 移动应用程序。我们还开发并配置了一种基于卷积神经网络 (CNN) 的网络内 (NIN) 结构方法，该方法与语音识别模型相结合，以构建移动应用程序。该技术还使用软件和硬件组件之间的离线 Wi-Fi 网络热点来实施和配置。五个语音命令（是、否、左、右和停止）通过 Raspberry Pi 和直流电机驱动器引导和控制轮椅。整个系统基于阿拉伯语母语人士针对孤立词训练和验证的英语语音语料库进行评估，以评估 Android OS 应用程序的性能。还从准确性方面评估了室内和室外导航的可操作性性能。结果表明，五个语音命令中的一些命令的准确预测准确度约为 87.2%。此外，在实时性能测试中，室内/室外操纵的计划节点和实际节点之间的均方根偏差 (RMSD) 值为 1.721 × 10 − 5
一种鲁棒的隔离自动语音识别系统...
人类和机器都使用语音识别系统。各种研究人员已经开发了许多语音识别系统。例如语音识别、说话人验证和说话人识别。语音识别系统的基本阶段是预处理、特征提取、特征选择和分类。已经进行了大量工作来改进所有这些阶段以获得准确和更好的结果。本文主要关注在语音识别系统中添加机器学习。本文介绍了 ASR 的架构，有助于了解语音识别系统的基本阶段。然后重点介绍了机器学习在 ASR 中的应用。本文的一部分还介绍了各种研究人员使用支持向量机和人工神经网络所做的工作。除了这篇评论外，还介绍了使用 SVM、ELM、ANN、朴素贝叶斯和 kNN 分类器所做的工作。模拟结果表明，使用 ELM 分类器可实现最佳准确度。本文的最后一部分介绍了使用所提出的方法获得的结果，其中使用了 SVM、带有 Cuckoo 搜索算法的 ANN 和带有反向传播分类器的 ANN。重点还在于改进预处理和特征提取过程。
利用人工智能和语音识别系统提高客户满意度的举措
山内信介 传播中心负责人 在个人销售部门工作后，作为产品、运营和销售规划部的集团经理，负责规划和开发招聘材料、销售培训、数字营销等。自 2020 年 4 月以来的当前职位
使用 WorldView-2 进行基于对象图像分析的多代理识别系统
该标准的结构如下：主要术语和定义、参考文献和要求在标准主体中根据 ASPRS 标准模板进行说明，没有详尽的解释或说明。详细的支持指南和背景信息附在附件 A 至 D 中。附件 A 提供了与 ASPRS 相关但不满足当前数字地理空间数据要求的其他标准、规范和/或指南的背景摘要。附件 B 提供了实施该标准的精度/质量示例和总体指南。附件 C 提供了精度测试和报告指南。附件 D 提供了统计评估指南和计算植被和非植被地形的垂直精度的示例。