基于K值的铁谱磨粒智能识别研究
Open Journal of Transportation Technologies 交通技术, 2015, 4, 58-63
Published Online July 2015 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/377928561.html,/journal/ojtt
https://www.sodocs.net/doc/377928561.html,/10.12677/ojtt.2015.44009
Study on the Intelligent Identification Wear Particles Based on the K Value
Yunyong Qi
Huayang Maritime Center, Beijing
Email: 251286588@https://www.sodocs.net/doc/377928561.html,
Received: Jul. 3rd, 2015; accepted: Jul. 24th, 2015; published: Jul. 27th, 2015
Copyright ? 2015 by author and Hans Publishers Inc.
This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).
https://www.sodocs.net/doc/377928561.html,/licenses/by/4.0/
Abstract
A new method named K value method is adopted to classify the wear particles as the criterion of
the wear particles. Through analyzing the K value obtained from wear particle image samples, the range of the three kinds of wear particle images’ K value are obtained. Although the K value ranges, the three different particles are still a little overlapped. It is better than the variable metric me-thod, so it can be used as a good method to classify the three different kinds of wear particles. As a criterion to distinguish the above three kinds of wear particles, the K value method can effectively make up for ineffective results from fractal dimension. The K value method can improve the preci-sion of the identification. The K value method provides a new method for ferrographic wear par-ticles intelligent identification and has certain theoretical significance and practical value.
Keywords
Ferrographic Technology, Image Engineering, Fractal Theory, Fractal Dimension, K Value
基于K值的铁谱磨粒智能识别研究
齐运永
华洋海事中心，北京
Email: 251286588@https://www.sodocs.net/doc/377928561.html,
收稿日期：2015年7月3日；录用日期：2015年7月24日；发布日期：2015年7月27日
基于K值的铁谱磨粒智能识别研究
摘要
本文采用了K值法作为磨损颗粒分类的判据。通过对样本磨损颗粒图像的K值计算，得出了三种磨损颗粒图像K值的区间。虽然区间中有个别样本的K值存在重叠，但是能作为区分这三种磨损颗粒的依据，对这三种磨粒进行分类。将K值法作为区分上述三种磨损颗粒的判据，可以有效弥补用分形维数区分磨损颗粒时，识别不精确的情况，从而提高了识别的精确度。K值法为铁谱磨损颗粒智能识别提供了一种新的方法，具有一定理论意义和实用价值。
关键词
铁谱技术，图像工程，分形理论，分形维数，K值
1. 序言
机械设备的摩擦过程异常复杂，再加上环境和界面介质的作用，使得在表面摩擦过程中产生形貌不同的磨粒[1]。磨粒往往携带有不量关于摩擦的信息，其颜色、尺寸和形貌等信息又和磨损方式密切相关[2]。表1给出了各种摩擦颗粒分类以及每种颗粒的大致特征的表格[3]。
从表1中可以看出，这五种磨粒中正常的滑动磨粒和切削磨粒比较容易区分，因为正常的滑动磨粒的尺寸在五种磨粒中最小，一般可以通过尺寸的大小来判断。而另外四种磨粒尺寸大小均匀重叠的部分，故不好用尺寸来区分。对于切削磨粒和其他三种磨粒(疲劳剥落、层状磨粒、严重滑动)最大的区别在于其边界形状一般呈细长、卷曲状。可以通过计算磨粒长轴和短轴之比，来和其他的磨粒进行区分。对于剩下的三种磨粒，尺寸均有重叠部分，边界形状也相似，故用上述的方法不能有效的进行区分。
2. 铁谱磨粒图像轮廓K值计算法
2.1. K值计算法原理
根据观测对空间或者时间的随机变量的统计性质进行调查时，往往可以得到与波数变动相对应的频谱。这些变动是否为分形可以通过频谱的研究就能阐明。从频谱的观点来看，所谓改变观察尺度就是改变截止频率
f。这里的截止频率是指把较此更细小的振动成分舍去的界限频率。因此，如果某变动是分
c
形的，那么即使改变截止频率也不会改变频谱的形状[4]。
Table 1. Classification and preliminary characteristic of various kinds of wear particles
表1. 各种磨损颗粒的分类和初步特征
磨粒种类磨粒尺寸μm磨粒边界形状表面形貌表面颜色
正常滑动磨粒不到15 薄片、轮廓光滑大体光滑金属原色
切削磨粒二体30~100 细长卷曲大体光滑金属色占优
三体< 10 细长卷曲
疲劳剥落15~100 不规则边界表面有小颗粒同金属原色
层状磨粒20~50 不规则边界时常有皱褶同金属原色
严重滑动>20 有长直边直线划痕金属色占优
基于K值的铁谱磨粒智能识别研究
图像中选取不同的截止频率，得到的图像的灰度值的差异也不同。而K值法就是改变图像中的截止频率，从而得到图像中不同的灰度差值，将这些截止频率为横坐标，图像中灰度的差值之和取对数为纵坐标。然后对图上的折线段进行线性拟合，拟合的斜率就是K[5]。
具有分形特征的图形，在某一个尺度范围内满足(t)k
M t=。判断图形是否为分形只需判断图像是否存在无标度区间。一般判断有无标度区间的方法有三种[6]：
1) 观察法：在双对数坐标中绘出(t)
M与t的关系，通过观察找到线性关系较好的区间作为无标度区间，若没有线性较好的区间，那么该图形不具备分形特性。这种方法总体而言是正确的，且方便有效。
但存在一定的主观因素。
2) 分段直线回归法：假设测量点分布在3条线段构成的折线附近。通过分段线性回归，以总的回归
线差平方和最小作为目标，求出中间一段斜率。这种方法只能保证测量点在无标度区间内按一定斜率分布。
3) 逐渐逼近法：选定一个起始点，逐点进行直线的线性拟合并求出线性拟合系数，以拟合系数最好
的作为直线的斜率，该长度区域即为无标度区。若拟合不满意，可调整截取长度重新进行拟合。
2.2. 基于逐渐逼近法的K值计算
本文通过逐渐逼近法对图像进行线性拟合得出截止频率在 3.0~4.0区间线性中直线的线性拟合效果最好。所以图形符合分形特性，其无标度区间为3.0~4.0。
K值计算法的步骤：首先将铁谱磨粒图像灰度化处理，然后在图像表面随机选取64 × 64像素的正方形区域，对区域中的灰度值进行逐个比较，将相邻的两个灰度值之差相加，设区域中所有相加值和为S。
选择不同的截止频率，从而得到不同的S值，从而形成以截止频率为横轴，lg S值为纵轴的折线图，然后对图上的折线段进行线性拟合，并求出线性拟合后直线的斜率，设其斜率值为K。图1(a)为严重滑动磨粒64 × 64像素的正方形区域，当严重滑动磨粒进一步放大成一个个具有一定像素值的小方格，如图1(b)所示，图中方格中的数字表示该方格的灰度值。
根据上述过程，K值计算法的步骤分为三步：
图像获取；本试验图像的获取选用分析式铁谱仪，放大倍数为500倍；
灰度处理；分析式铁谱仪所获取的图像是彩色的，将图像灰度化处理，为后续的步骤做准备；
阈值分割；采用阈值分割法将图像的背景色变成黑色，方便K值的计算；
选取目标区域；随机选取64 × 64像素区域，在计算机图像中，白色的灰度值为255，黑色的灰度值为0，不同的灰度对应不同的灰度值；
计算不同S值；S值是指在64 × 64像素区域中所有灰度值的和值。改变不同的截止频率，得到不同的S值；
生成In S-
f图像并进行线性拟合；线性拟合的斜率就是所求的K值。
c
(a) (b)
Figure 1. Severe sliding grinding grains enlarge figure
图1. 严重滑动磨粒放大图
基于K 值的铁谱磨粒智能识别研究
3. 三种铁谱磨粒图像的K 值计算
对70种层状磨损颗粒、疲劳磨粒及严重滑动磨粒样本进行K 值进行计算。首先选取截止频率在3.0~4.0的区域，然后计算图像的S 值，最后对图像进行线性拟合。图2、图3及图4分别表示层状磨粒、疲劳磨粒及严重滑动磨粒在不同截止频率下，其和值S 变化，图中的斜率就是所求的K 值。
对70个样本的层状磨粒进行K 值统计，层状颗粒的K 值在0.110~0.350之间，疲劳后期颗粒的K 值在0.375~1.30之间，严重滑动磨粒的K 值在1.160~1.955之间。
4. 结果分析
以磨粒的分形维数值为纵坐标，K 值为横坐标作二维坐标图，如图5所示。
通过对严重滑动磨粒、层状磨粒、疲劳(后期)磨粒的分形维数和K 值形成的坐标图可知：
1) 根据纵坐标(分形维数)可以看出疲劳(后期)磨粒和层状磨粒、严重滑动磨粒和层状磨粒分布均有不同程度的重叠，所以不能很好的区分这三种磨粒。
Figure 2.
The K value calculation of layer wear particles
图2. 层状磨粒的K 值计算
Figure 3. The K value calculation of fatigue wear particles
图3. 疲劳磨损颗粒K 值计算
FFT fractal calculation
8.6
8.5
8.4
8.3
8.2
8.13.0 3.2 3.4 3.6 3.8 4.0
基于K 值的铁谱磨粒智能识别研究
Figure 4. The K value calculation of severe sliding wear
particles
图4. 严重滑动K 值计算
2) 根据横坐标(K 值)可以看出严重滑动磨粒、层状磨粒和疲劳(后期)磨粒的分布基本没有重叠，所以可以用来对着三种磨粒进行区分。
3) K 值从物理意义上表示磨粒图像表面灰度值的不同差异度。严重滑动磨粒的K 值最大，表明其表面明暗程度差距明显。层状磨粒K 值最小，说明其表面色差比较小。K 值计算法为铁谱磨粒识别提供了一种新方法，具有一定的理论意义和实用价值。
5. 结论
通过计算严重滑动磨粒、层状磨粒和疲劳(后期)磨粒的K 值表明，疲劳(后期)磨粒和层状磨粒、严重滑动磨粒和层状磨粒的分形维数有不同程度的重叠，不能很好的区分磨粒的种类。而三种磨粒的K 值分布基本没有重叠，故对磨粒分类有良好的效果。
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fatigue spalling
severe sliding 1.4
1.3
1.2
1.1
1.00.5 1.0 1.5
2.0
基于K值的铁谱磨粒智能识别研究
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人脸识别系统的原理与发展 一、引言 人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。2012年4月，铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统；可以对人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测，自动调整影像放大； 二、概述 人脸识别系统概述 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。 人脸识别系统功能模块 人脸捕获与跟踪功能：人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。 人脸识别比对：人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。 人脸的建模与检索：可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式)，将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。
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目录 第1章设计背景 (1) 第2章系统方案 (4) 2.1 智能人像比对平台 (4) 2.1.1 系统结构 (4) 2.1.2 设计原则 (5) 2.1.3 人像对比算法 (8) 2.1.4 人像资源库 (10) 2.1.5 软件系统介绍 (12) 2.1.6 移动终端介绍 (18) 2.1.7 网络环境 (19) 2.2 动态人脸监控识别平台 (19) 2.2.1 动态监控数据库 (22) 2.2.2 人像基础比对服务平台 (24) 2.2.3 可用实例分析 (25) 2.3 校园人脸识别系统 (27) 2.3.1 概述 (27) 2.3.2 系统组成 (28) 2.3.3 系统功能 (29) 2.4 系统集成 (31) 2.4.1 集成建设总体原则 (31) 2.4.2 本期集成项目集成规划思路 (52) 2.4.3 项目成果交付 (74) 2.4.4 项目质量服务体系 (77) 第3章售后服务计划 (89)
第1章设计背景 随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展，城市监控的高清化进一步得到普及，摄像机数量大规模增长，使得人脸识别在数据的采集上阻碍大大减小，提升了人脸识别的质量与应用领域。在人脸识别的应用场景中，面部解锁、上班打卡、机场安检等一些场景被不断尝试，成为人脸识别最重要的应用场景。 据统计数据显示，仅在中国大陆，在未来三年内有望形成年销售额过百亿，并在未来十年内则有望形成年销售额过千亿的市场规模。从2010年起，其118个成员国家和地区，必须使用机读护照，人脸识别项目技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。中国公安部一所正在加紧规划和实施中国的电子护照计划。在技术越来越先进的未来，技术的不断进步势必会倒逼信息安全标准的不断升级，因此包括身份证以及电子护照等证件的升级换代势必会给人脸识别领域带来更多的机会。 目前我公司人脸识别项目系统基于神经网络”深度学习”的模型选择算法，提供人脸布控、人脸比对、以图搜图、轨迹跟踪、白/ 黑名单管理等核心业务功能，克服了传统技术的缺点，可实现重点监控区域人员的快速查找。 1、平安城市：延安市公安局高清视频监控指挥系统，延安市公安局高清视频监控指挥系统建设项目是由延安市公安局负责牵头建设的市府2012年重点建设项目之一。作为市政府数字延安的重要组成部
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光谱仪和铁谱仪在润滑油检测中的应用 来源：油液分析网利用光谱仪和铁谱仪检测润滑油中金属元素的含量及变化趋势，可以有效地对设备状态进行监测。目前发射光谱在国内外应用都很广泛，并且取得了良好应用效果。其特点是速度快、准确性高、信息范围广，易于和计算机相联组成自动监测系统。该技术是利用不同元素的物质受到强光源激发后发出的不同波长的光线，再通过光学系统排序得到光谱。根据特征谱线可以判断某物质是否存在以及其含量。原子发射光谱仪能在很短的时间内测出润滑油中30种元素的含量。光电直读光谱仪，是利用原子发射光谱技术测定润滑油中各种金属元素含量的仪器。 电感偶合等离子体发射光谱技术等离子发射是较新的样品激发技术。将流经石英管的氩气流置于一个高频电场下形成的约8000K的等离子体中，高温等离子体使从石英管中心喷射出的样品解离、原子化并激发。电感偶合等离子体射光谱技术的再现性较好，准确度及检出率都很高，但较大的粒子会被遗漏。常用的分析仪器有：电感偶合等离子体发射光谱仪(ICP)。荧光分析技术X荧光是介质在放射源照射下所释放的特征X射线。通过检测润滑油在放射源照射下释放的X 射线可以检测磨粒的数量和成分。该方法可直接测定各种特殊形态的试样而无需破坏试样，可测量的元素种类多，测量范围宽，而且速度快，分析结果规律性强。常用的仪器有：X射线荧光分析仪2.2红外光谱技术红外光谱(FT―IR)也称振动光谱，它主要用于对有机化合物的基团结构进行分析，但它只能反映分子结构信息，对原子质点、溶解态离子和金属颗粒都不敏感。润滑油是由基添加剂的品种就更多了。当不同波长的红外辐射依次照射润滑油试样时数目以及相对强度，可以推断出润滑油样中存在的官能团，并确定其分子结构。润滑游的性能主要取决于构成它的各组分的性能。润滑油品的失效、更换取决于各组分的变化程度，这种变化主要是化学变化，是因物质的分子结构发生变化引起的，因此，仅通过理化分析是无法准确判断的，而利用红外光谱是最直接、最有效也是最迅速的一种方法。利用红外光谱技术分析润滑油试样中有机化合物的基团结构，通过比较新旧润滑油的红外吸收峰的峰位与峰高，可定性与定量检测基础润滑油与添加剂组分是否是发生了化学变化以及变化的类型与程度;利用红外光谱的润滑油分析软件可定量测试在用润滑油的氧化值、硫化值、硝化值、积碳、水分、乙二醇、稀释度等参数。通过对谱图的分析，结合各参数的数值，可获得润滑油试样品质变化方面的信息。 直读式铁谱仪主要用来直接测定润滑油试样中磨粒的含量和尺寸分布，能够方便、迅速而准确地测定润滑油样内大小磨粒的相对数量，可以很直观地反映出摩擦副的磨损程度和磨损烈度，因而能对设备状态作出初步的诊断，是目前设备监测和故障诊断的较好手段。常用的仪器有：YTF-6分析式铁谱仪；YTZ-5型直读式铁谱仪；TTL-3铁量仪。颗粒计数技术润滑油经过使用后，不可避免地会受到污染。检测这种污染程度有多种方法，有定性、半定量、定时等各种方法，应根据具体情况加以选择。对于污染较重，颜色较深的润滑液，可用斑点试验法，
油样铁谱分析技术
铁谱分析技术 铁谱分析技术是20世纪70年代发明的一种新的机械磨损测试方法，借助磁力将油液中的金属颗粒分离出来，按颗粒大小排列在谱片上，观察颗粒的相对浓度，进一步分析颗粒的物理性能。 铁谱仪分析广泛用于各行业的内燃机、齿轮箱、轴承、液压系统等大型设备、零部件有效的磨损监测，统计表明，应用铁谱技术，保证重大设备安全运行，减少故障发生，降低维修费用，已取得显著经济效益。 一、铁谱分析的内容 1、磨粒浓度和大小，可以反映磨损的严重程度； 2、磨粒形貌，可以反应磨粒产生的原因、机理； 3、磨粒成分，可以反应磨损部位； 二、铁谱分析的特点： 有较宽的尺寸检验范围、同时获得磨粒的多种信息，全面判断磨损故障部位、严重程度、发展趋势、产生原因。 三、铁谱分析的原理 铁谱分析仪的基本原理就是用铁谱仪把油品中的磨粒和碎屑分离出来，并按其尺寸大小依次沉淀到一片透明基片上（即制作谱片），在显微镜下观察，进行定性分析，也可用计算机对磨粒进行图像处理，获取磨屑的有关参数。 摩擦学的研究表明，磨粒数量、递增速度与磨损程度有直接的关系，磨粒的形态、颜色、尺寸等则与磨损类型、进程、材质有关，根
据分析结果做出状态监测或故障诊断结论，是制定设备维护措施的重要依据。 四、铁谱分析仪 生产商：维克森（科技）有限公司 根据磨粒分离、检测的不同方法，铁谱仪主要有四种类型：分析铁谱仪、旋转式铁谱仪、直读式铁谱仪和蓟管式铁谱仪。 1、分析式铁谱仪VIC-T 是最先研制出来的铁谱仪器，油样流经处于高梯度磁场中的倾斜玻璃基片，磨粒按一定规律排列沉积，借助高倍显微镜观察谱片，可看到磨损颗粒的材料、尺寸、特征和数量。分析铁谱仪对检测人员的技术经验要求较高。 产品优势： （1）能直接观察粒度尺寸在2um至数百微米范围内的磨粒； （2）以表面特征为依据迅速判断机械的运行和磨损状态； （3）体积较小，操作简便，具有功能强大的分析软件； （4）装箱、搬运要求不高，随行性较好。 2、旋转式铁谱仪VIC-XT 将油样滴到旋转磁台中心，高速旋转时受离心力作用，油样向四周流散，在环形的高梯度磁场作用下，磨粒以同心同环的形式，沉积在谱片上。避免了泵送时可能产生的碾压和抛光，保持了磨粒原始形貌。 产品优势：
生物识别技术在生活中如何应用
生物识别技术在生活中如何应用 思路：根据人体特征具有人体所固有的不可复制的唯一性，这一生物密钥无法复制、失窃或被遗忘，利用生物识别技术进行身份认定，安全、准确。 想法：常见的口令、IC卡、条码、磁卡或钥匙存在着丢失、遗忘、复制及被盗用等。因此采用生物“钥匙”，可以不必携带大串的钥匙，也不用费心去记或更换密码。因此把生物识别技术应用到安全方面是最安全有效的。 比如在人们的生活中越来越依赖于诸如笔记本电脑、手机及各种相关数字化产品。但是这些数字产品的安全加密技术及信息管理技术的可靠性和易用性越来越受到挑战。因此把生物识别的技术应用到相关的电子产品中来降低信息加密成本同时解决传统加密技术的复杂性。 在笔记本电脑中加入人脸识别把长相等特征记录于计算机，可以直接用人脸识别，同时识别软件系统能够对多人的各种特征进行差异鉴别，加强了电脑的保密和防盗措施。在个人的手机中存在这大量的信息，所以保密性是最关键的，在手机中加入指纹识别会大大提高安全性且成本较低。 在生活中还有智能锁，智能锁是指区别于传统机械锁，在用户识别、安全性、管理性方面更加智能化的锁，也具有防盗报警功能的电子密码锁代替传统的机械式密码锁，克服了机械式密码锁密码量少、安全性能差的缺点。但成本上较高，而且密码钥匙容易丢失和忘记。而生物特征防盗锁凭借其自生自长、随身携带的“钥匙”优点突出。因此此种锁度过了性能不太稳定、价格昂贵的初始期，变得越来越实，受到了人们的青睐。 根据生活中发现的问题来应用相关技术，比如在我们城市的社会保障中，随着近几年来社会保险事业的深入发展和涉及人员范围不断扩大，代领、冒领、骗保、重复参保等情况屡有出现，严重影响了社会保障基金的安全，所以在需要一个身份的认证也就是真实情况的录入。如果把生物识别应用的该问题中，社保的安全就会得到大大的改善。 由于社会保障工作涉及的人员数量众多，生物识别系统解决身份的验证系统的基本结构和工作过程如下：
铁谱仪在油液监测技术分析中关键作用
铁谱仪在油液监测技术分析中关键作用 -------准确把脉一锤定音 机械设备故障诊断油样铁谱分析技术是20世纪70年代开始发展起来的新的监测分析技术。由于该技术具有独特作用，目前已被愈来愈多的部门所采用。 在目前的机械故障诊断领域中，油样分析方法的概念实际上已在无形中转变为油样磨损残余物的分析了。磨损、疲劳和腐蚀是机械零件失效的三种主要形式和原因，其中磨损失效约占80%左右，由于油样分析方法对磨损监测的灵敏性和有效性，因此这种方法在机械故障中日以显示其重要地位。通过油液分析对特定摩擦学系统的润滑和磨损状态进行合理评估，是油液监测活动的核心内容。机器设备在使用过程中磨损状况一般可以分为三个阶段（如图所示）， 在整个过程中铁谱分析技术在油液监测的过程中起到定量、定性、定位的不可替代积极作用。铁谱技术在磨损状态监测中的作用，其实，对于油液中污染颗粒及油品变质产物的分析，分析铁谱也可发挥重要作用；而铁谱技术在摩擦磨损研究方面独特的应用价值更是早已得到广泛重视。 随着机械工业等技术的不断发展，现代设备关键部件的结构日益复杂，在追求高性能低成本的同时，在润滑油系统中各摩擦副零组件更趋于高载荷、高温、高速及轻质量，因此容易发生各种磨损故障，从而严重影响设备的安全性、可靠性。据统计，海湾战争中，美国动用了两千多架飞机，数万只舰艇，成千辆坦克、装甲车等，美国军方在战地安排了60余台MOA油料光谱仪，累计测定飞机油样20566个，地面装备油样12474个，油样分析技术在关键设备（发动机）状态检测中显示了特别有效的作用。由此可见，对现代化重要武器装备军用飞机的关键部件航空发动机的磨损状态监测与故障诊断具有极其重要的意义和价值。 油样分析技术的内容非常广泛，包括油品理化性能指标化验、油样污染度评定(以颗粒计数为代表)、以及油样铁谱和光谱分析技术等。在机械故障诊断这个特定的技术领域中，油样分析技术通常是指油样的铁谱分析技术和油样光谱分析技术，有时也包含磁塞技术。 1铁谱分析
智能人脸识别系统技术设计方案
智能人脸识别系统技术方案
目录 1智能人像比对平台 1.1系统结构 建立标准统一的共享人像库，并在此基础上，部署完整的人像比对判定平台。该系统由人像标准化采集系统，人像数据库子系统、基础比对服务平台、人脸识别应用平台4大部分组成，支持前端人像采集、静态人脸查询、移动警务通人脸识别一体化服务。 该平台支持统一人像数据交换接口，兼容大多数人像数据交换标准。统一的安全标准接口，兼容PKI密钥，网络加密狗等常见的安全标准接口。系统总体结构如下： 系统采用B/S架构，以浏览器方式进行人像预处理、人像比对、结果查询、用户管理、系统运行状态查询等管理操作，减少了系统后台管理、人口治安及其他警种成百上千终端安装和维护难度，方便未来多警种共享应用。系统可提供标准的WebService接口，将业务系统获取的人像照片与相关人像库进行比对。 1.2设计原则 本着统一标准、分级管理、资源共享、无缝对接的设计原则，以人像比对算法为核心，整合多区域现有资源，实现准确识别、快速反映，覆盖全面的智能人像识别应用平台。 1.2.1先进性 该平台算法由中国科学院自动化研究所研究员、国际知名人脸识别专家、IEEE院士李子青教授领衔研发，是基于中国自主知识产权，针对公安各警种业务特点专门研发的综合智能人像识别应用系统平台。
1.2.2开放性 人像采集与比对平台具有统一的服务接口，兼容公安部拟指定的统一人像数据交换标准草案。统一的安全验证，兼容PKI密钥，身份认证等常见的安全验证机制。 1.2.3扩展性 整个平台系统接口分为系统级别之间的接口与单个系统开放出来的服务接口组成。系统可“随需而变，以不变应万变”提供多种可靠服务功能。 1、系统级接口 系统级接口指的是不同地区部署的人像辅助识别平台之间的接口，主要有两种访问方式第一种采用页面查询的方式，以只查询方式进行访问，通过系统提供的Guest权限进行页面访问。适用于不同平台之间快速的调阅查询。第二种通过请求服务与直接调阅的形式进行数据库的查询，系统预留标准数据库查询接口，以市，县二层结构进行数据库间的查询调用，采用本系统建立的数据中心，纵向上进行直接的调用，高层中心保留下级中心的数据库信息索引。即市级中心直接查询市级与县级中心，市级中心直接查询县级中心。横向上以请求服务形式进行调用，横向系统间不保留对方的数据库信息索引，而是通过请求服务方式进行。 2、服务接口 服务接口适用于该系统与其他业务应用系统做二次开发或者集成用接口，包括所有系统级接口与平台应用接口。 人像基础比对服务平台通过WebService进行与其他系统的交换机制，通过标准的XML或者Jason格式文件进行数据交换，兼容《GA/T 922.2-2011标准第二部分人像数据采集标准》中的数据格式交换。 服务接口主要以WebService与ActiveX等方式提供。满足各业务系统二次开发，集成使用。 服务接口说明
生物识别技术的发展及应用
生物识别技术的发展及应用 一、简介 我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。人们也注意到，包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的。依靠这种唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术，指纹识别是生物识别技术的一种。 1、现行的系统受到的挑战 安全性是许多系统要首先考虑的问题，尽管使用者一向都相当讨厌安全检查机制介入他们的工作中，但管理者仍然需要这样的一种检查访问与使用情形的手续与方法。如果没有办法清楚明确的辨认使用者身分的话，那么你也将无法确认是那位使用者，以及他究竟操作了什么行动。所以使用者会被强迫去进行一些密码机制或硬件标志以帮助我们去追踪究竟是谁做了些什么？ 现行的许多计算机系统中，包括许多非常机密的系统，都是使用“用户ID+密码”的方法来进行用户的身份认证和访问控制的。实际上，这种方案隐含着一些问题。例如，密码容易被忘记，也容易被别人窃取。而且，如果用户忘记了他的密码，他就不能进入系统，当然可以通过系统管理员重新设定密码来重新开始工作，但是一旦系统管理员忘记了自己的密码，整个系统也许只有重新安装后才能工作。有关机构的调查表明，因为忘记密码而产生的问题已经成为IT厂商售后服务的最常见问题之一；密码被别人盗取则更是一件可怕的事情，因为用心不良的人可能会进一步窃取公司机密数据、可能会盗用别人的名义做不正当的事情、甚至从银行、ATM终端上提取别人的巨额存款。实际上，密码的盗取比较容易，别人只要留意你在计算机终端前输入口令时的击键动作就可以知道你的密码，甚至可以通过你的生日、年龄、姓名或者其他一些信息猜出你的密码--许多人使用自己的生日作为密码，密码还可以被解破--众所周知，高度机密的美国一些军事机构计算机网络曾不止一次被黑客侵入，黑客
铁谱仪的结构与工作原理
铁谱仪的结构与工作原理 目前，国内外已开发出的铁谱仪种类很多，人们也从不同角度提出了不同的分类方法。由于磁铁装置是铁谱仪的核心部件，若按磁铁的工作原理来分，可分为永磁式铁谱仪和电磁式铁谱仪。根据机器状态监测方式来分，又可分为离线铁谱仪和在线铁谱仪。若按实现铁谱定量与定性分析功能需要来分，又可分为分析式铁谱仪、直读式铁谱仪、双联式铁谱仪等，上述三种铁谱仪都属于离线铁谱仪。此外，若根据铁谱片的制作原理不同分类，又可分为旋转式铁谱仪和固定式铁谱仪。具体分类如下： 下面介绍几种常用的铁谱仪的结构与工作原理。 分析式铁谱仪是最早开发出来的铁谱仪，它包含了铁谱技术的全部基本原理。分析式铁谱仪的用途是用来分离机器润滑油样中的磨粒，并能使磨粒依照尺寸大小有序地沉积在一显微镜玻璃基片上，从而制成铁谱片，然后利用铁谱显微镜等观测和分析仪器，实现对磨粒的定性、定量铁谱分析。 分析式铁谱仪的结构与工作原理简图如图1所示。它将从润滑系统中取得的分析油样经稀释处理后取样到玻璃管中，经微量泵将分析油样输送到安放在磁场装置上方的玻璃基片的上端，玻璃基片的安装与水平面成一定倾斜角，以便在沿油流方向形成一逐步增强的高强度磁场，同时又便于油液沿倾斜的基片向下流动，从玻璃基片下端经导流管排入废油杯中。分析油样中的可磁化金属磨粒在流经高梯度强磁场时，在高梯度磁力、液体黏性阻力和重力联合作用下，按磨粒尺寸大小有序地沉积在玻璃基片上，并沿垂直于油样流动方向形成链状排列。在分析油样从基片上流过之后，经用四氯乙烯溶液洗涤基片，清除残余油液，使磨粒固定在基片上便制成了可供观察和检测的铁谱片。 文章来源：https://www.sodocs.net/doc/377928561.html,/newsdetail-2004.htm
人脸识别智能监控系统解决处理办法
深圳亿维 人脸检测智能监控系统 技术方案
目录 第1章前言 (1) 1.1 项目背景 (1) 1.2 设计依据 (2) 1.3 设计原则 (2) 1.3.1 先进性 (2) 1.3.2 实用性 (2) 1.3.3 易用性 (3) 1.3.4 扩展性 (3) 1.4 用户需求 (3) 第2章系统方案 (5) 2.1 系统结构 (5) 2.2 系统功能 (7) 2.2.1 营业网点监控功能设计说明 (7) 2.2.1.1 ATM机监控 (7) 2.2.1.2 营业厅大门监控 (7) 2.2.1.3 营业厅监控 (8) 2.2.1.4 监控室 (8) 2.2.2 智能化 (8) 2.2.3 集中管理（联网模式） (9) 2.2.4 网络连接 (9) 2.2.5 人脸采集的现场因素分析 (10) 2.2.5.1 安装方位 (10) 2.2.5.2 镜头焦距 (10) 2.2.5.3 光照 (10) 2.2.5.4 场景复杂程度 (11) 2.2.5.5 人员的姿态和服饰 (12) 2.2.6 扩展与升级 (12) 2.3 系统构成 (13) 2.3.1 亿维锐创智能监控主机 (13) 2.3.1.1 功能特点 (13) 2.3.2 亿维锐创智能视频叠加器 (15) 2.3.2.1 功能及特点 (15) 2.3.2.2 系统参数 (15) 2.3.3 远程管理软件（联网模块） (16) 2.3.3.1 远程运行状态监控 (17) 2.3.3.2 远程录像检索回放 (17) 2.3.3.3 远程人脸检索查看 (17) 2.3.3.4 远程实况监看 (17) 2.3.3.5 系统维护 (18) 2.3.3.6 典型应用 (18) 2.4 配置选型 (18) 2.4.1 主要硬件 (18)
生物识别技术现状和发展趋势分析
2015年中国生物识别技术市场调查研究与 发展前景预测报告 报告编号：1527075
行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。 中国产业调研网https://www.sodocs.net/doc/377928561.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。
一、基本信息 报告名称：2015年中国生物识别技术市场调查研究与发展前景预测报告 报告编号：1527075←咨询时，请说明此编号。 优惠价：￥7020 元可开具增值税专用发票 咨询电话：4006-128-668、、传真： Email： 网上阅读：_YiYaoBaoJian/75/ShengWuShiBieJiShuFaZhanXianZhuangFenXiQianJingY uCe.html 温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本，请与我们联系。 二、内容介绍 《2015年中国生物识别技术市场调查研究与发展前景预测报告》在多年生物识别技术行业研究结论的基础上，结合中国生物识别技术行业市场的发展现状，通过资深研究 团队对生物识别技术市场各类资讯进行整理分析，并依托国家权威数据资源和长期市场 监测的数据库，对生物识别技术行业进行了全面、细致的调查研究。 《2015年中国生物识别技术市场调查研究与发展前景预测报告》可以帮助投资者准确把握生物识别技术行业的市场现状，为投资者进行投资作出生物识别技术行业前景预判，挖掘生物识别技术行业投资价值，同时提出生物识别技术行业投资策略、营销策略等方面的建议。 正文目录 第一章生物识别技术行业发展背景概述 1.1 生物识别技术行业综述 1.1.1 生物识别技术的定义 1.1.2 生物识别技术的必要性 1.1.3 生物识别技术的分类 1.1.4 生物识别技术的优势 1.2 生物识别技术行业政策环境
人脸识别智能监控系统解决方案
人脸检测智能监控系统 技术方案 设计单位：深圳市云驰数字技术有限公司
目录 第1章前言 (1) 1.1 项目背景 (1) 1.2 设计依据 (2) 1.3 设计原则 (2) 1.3.1 先进性 (2) 1.3.2 实用性 (2) 1.3.3 易用性 (3) 1.3.4 扩展性 (3) 1.4 用户需求 (3) 第2章系统方案 (5) 2.1 系统结构 (5) 2.2 系统功能 (7) 2.2.1 营业网点监控功能设计说明 (7) 2.2.1.1 ATM机监控 (7) 2.2.1.2 营业厅大门监控 (7) 2.2.1.3 营业厅监控 (8) 2.2.1.4 监控室 (8) 2.2.2 智能化 (8) 2.2.3 集中管理（联网模式） (9) 2.2.4 网络连接 (9) 2.2.5 人脸采集的现场因素分析 (10) 2.2.5.1 安装方位 (10) 2.2.5.2 镜头焦距 (10) 2.2.5.3 光照 (10) 2.2.5.4 场景复杂程度 (11) 2.2.5.5 人员的姿态和服饰 (12) 2.2.6 扩展与升级 (12) 2.3 系统构成 (13) 2.3.1 云驰数字监控主机 (13) 2.3.1.1 功能特点 (13) 2.3.2 云驰数字视频叠加器 (15) 2.3.2.1 功能及特点 (15) 2.3.2.2 系统参数 (15) 2.3.3 远程管理软件（联网模块） (16) 2.3.3.1 远程运行状态监控 (17) 2.3.3.2 远程录像检索回放 (17) 2.3.3.3 远程人脸检索查看 (17) 2.3.3.4 远程实况监看 (17) 2.3.3.5 系统维护 (18) 2.3.3.6 典型应用 (18) 2.4 配置选型 (18) 2.4.1 主要硬件 (18)
铁谱分析技术在大机油液监测中的应用毕业论文
铁谱分析技术在大机油液监测中的应用毕业论文 目录 第1章绪论 (1) 1.1油液分析技术概述 (1) 1.2铁谱分析的发展 (2) 1.2.1铁谱分析的由来 (2) 1.2.2铁谱分析技术的发展过程 (3) 1.2.3铁谱分析技术的发展趋势 (4) 1.2.4铁谱分析技术的应用领域 (4) 1.3论文研究容、方法及意义 (5) 1.3.1论文研究的容和方法 (5) 1.3.2论文研究的意义 (6) 第2章铁谱分析技术 (7) 2.1铁谱分析技术的基本原理和方法 (7) 2.1.1铁谱分析技术的原理 (7) 2.1.2铁谱分析技术的基本方法 (7) 2.2铁谱分析技术的特点 (8) 2.3铁谱仪的分类 (9) 2.3.1直读式铁谱仪 (10) 2.3.2分析式铁谱仪 (12) 第3章铁谱取样及制作技术 (14) 3.1铁谱取样技术 (14) 3.1.1铁谱分析油样取样位置 (15) 3.1.2铁谱分析油样取样工具 (16) 3.1.3铁谱分析油样取样周期 (16) 3.1.4取样方法及要求 (17) 3.1.5大机的取样种类、取样部位及取样周期 (17)
3.2铁谱油样处理 (20) 3.2.1油样的加热与搅拌 (20) 3.2.2油样的稀释 (20) 3.2.3直读铁谱仪操作 (21) 3.2.4分析式铁谱仪操作 (22) 3.2.5 铁谱显微镜的运用 (23) 第4章铁谱分析技术的分析方法 (25) 4.1 定量分析 (25) 4.1.1 铁谱定量分析的定量指标 (25) 4.1.2 定量分析方法 (25) 4.2定性分析 (26) 4.2.1光学显微分析 (26) 4.2.2铁谱片加热分析 (27) 4.2.3定性分析方法的运用步骤 (27) 第5章大型养路机械简介 (28) 5.1养路机械的特点和分类 (28) 5.1.1 养路机械的特点 (28) 5.1.2养路机械的分类 (28) 5.2常见大型养路机械 (28) 5.2.1 MDZ机组 (28) 5.2.2 大型道床清筛机械 (29) 5.2.3 钢轨打磨列车 (30) 5.3大机磨损故障主要发生位置 (33) 第6章大型养路机械油液铁谱分析判定 (31) 6.1 正常磨损期的磨粒 (31) 6.2 异常磨损期的磨粒 (32) 6.2.1疲劳剥落磨粒 (32) 6.2.2 层状磨粒 (33) 6.2.3球形磨粒 (33) 6.2.4严重滑动磨粒 (34) 6.2.5切削磨粒 (35) 6.2.6腐蚀磨粒 (36) 6.3 铁的氧化物 (36) 6.3.1红色氧化铁多晶体团粒 (36)
智能人脸识别系统
在我们生存的这个地球上，居住着近65亿人，每个人的面孔都由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等少数几个区域组合而成，它们之间的大体位置关系也是固定的，并且每张脸的大小不过七八寸见方，然而，它们居然就形成了那么复杂的模式，从而形成了在这个世界上找不出两张完全相同的人脸的结论。那么，区分如此众多的不同人脸的“特征”到底是什么？能否设计出具有同样的人脸识别能力的自动机器？这种自动机器的人脸识别能力是否能够超越人类自身？ 人脸识别技术是21世纪十大高科技之一，保护信息安全日益成为IT产业的重要课题。生物识别在我国的发展从2003年开始进入第三轮的快速发展期，产品体系建立，技术标准逐渐完善，行业内企业数量继续增加，产品成本大幅度下降，技术获得市场认可，各领域应用趋于普及化态势，行业体系亦然成型。 人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。 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，中国自动化学会、中国图像图形学会、国家自然科学基金委员会、中国科学院、清华大学、北京大学、浙江大学、武汉大学、西北大学、广东中山大学等一批高校及国际生物识别领域著名学者、权威专家对我国在生物识别领域的发展起到了积极的推动作用。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，北京中科模识科技有限公司、长春鸿达、西安青松、中科奥森、北京数字指通软件技术有限公司、北大高科、杭州中正生物认证有限公司、北京行者、上海银晨科技、道肯奇等一批生物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。一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图像或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。目前人脸识别的算法有四种：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。 人脸识别目前主要应用于1、门禁系统：受安全保护的地区可以通过人脸识别辨识试图进入者的身份。2、摄像监视系统：在例如机场、体育场、超级市场等公共场所对人群进行监视，以达到身份识别的目的。例如在机场安装监视系统以防止恐怖分子登机。3、网络应用：利用人脸识别辅助信用卡网络支付，以防止非信用卡的拥有者使用信用卡等。4、娱乐。 据商务通讯公司(# # Co. Inc.)预测，到2007年欧美整个生物特征识别市场规模有望达到34亿美元以上，其中人脸识别市场将占据35%左右的市场份额（约为12亿美元）。在过去的数年里，这一市场平均每年以29.1%的速度在高速增长，其中人脸识别技术市场在过去四年中每年的增长速度为31.5%至33.3%之间，明显高于整个市场的增长速度。相关的市场预测数据并未包含构成完整的生物特征识别系统的周边设备、系统运行软硬件平台、网络环境。按常规来推断，生物特征识别系统中与生物特征识别技术直接相关的部分成本一般占整个系统造价的20%-25%左右，那么保守地估计，整个生物特征识别系统到2007年将形成年销售136-170亿美元的市场，其中人脸识别市场将形成年销售47.6-59.5亿美元的市场规模。据上海银晨科技预测，在我国相关领域的行业市场（如公安、国安、军队、金融等），人脸识别系列产品的市场总容量即在100万套以上。到2007年，以上五大门类的人脸识别产品预计将形成人民币112.2亿的市场规模，其中包括构建人脸识别系统的外设及软硬件运行环境。按照每年平均30%的增长速度来预测，到2010年人脸识别产品将形成人民币246.5亿的市
生物识别技术
生物识别——永恒的身份证 林鹤 （上海科学技术情报研究所 200031） 摘要：人的身份识别在现代社会变得越来越重要。开门不再用叮叮当当的钥匙串，银行取钱也不必输入那些“安全”的密码，走遍全球更不用带着一堆总怕丢失的卡；你的手就是钥匙、你的脸就是密码、你这个人就是地球村公民的身份证。这就是生物识别，二十一世纪人类将拥有真正属于自己的身份证。生物识别技术将彻底解决我们社会中任何有关身份识别的难题，在公安、国防、金融、保险、医疗卫生、计算机网络等各个领域中都有广阔的应用前景，可靠、方便快捷是其最吸引人的地方。本文从介绍生物识别的起源和发展开始，带你步入一个色彩缤纷的生物识别世界，各种科幻般的高科技、琳琅满目的生物识别产品都会向你一一展现。要知道，生物识别就在你的身旁。 在日常生活中，往往会出现这样一些情况：钥匙丢了，进不了门；密码忘了，无法在ATM机上取钱；电脑中的重要资料被他人非法复制了；手机被他人盗用，打了国际长途……，这些都给我们造成了很大的麻烦，甚至巨大损失，以上这一切都与身份识别有关。目前，身份识别所采用的方法主要有：根据人们所持有的物品如钥匙、证件、卡等；或人们所知道的内容如密码和口令等来确定其身份。但两者都存在着一些缺陷，物品可能丢失和复制，内容容易遗忘和泄露，使其难以保证身份确认的方便性、结果的惟一性和可靠性。因此，我们急需一种更加方便、有效、安
全的身份识别技术来保障我们的生活，这种技术就是生物识别技术—我们自己的人体就是最安全、最有效的密码和钥匙。 1 走近生物识别 提起生物识别技术，人们或许感到陌生，但如果说到指纹识别或者是虹膜识别，就不免会想到侦探电影中破案人员依靠现场指纹进行罪犯确认、用指纹代替密码开启保险箱，依靠眼睛对着一个小摄像机来取代钥匙开门等等。这就是被比尔·盖茨称之为21世纪最重要的应用技术之一的生物识别技术，它正在步入我们的生活中。 1.1 什么是生物识别 生物识别是依靠人体的身体特征来进行身份验证的一种解决方案。这些身体特征包括指纹、声音、面部、骨架、视网膜、虹膜和DNA等人体的生物特征，以及签名的动作、行走的步态、击打键盘的力度等个人的行为特征。生物识别的技术核心在于如何获取这些生物特征，并将其转换为数字信息，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。 1.2 生物识别的起源和发展 生物识别的历史可追溯到古代埃及人通过测量人的尺寸来鉴别他们，像这种基于测量人体身体某一部份或者举止的某一方面识别技术一直延续了几个世纪。而在公元前7000年到6000年以前，古叙利亚和中国，指纹作为身份鉴别已经开始应用。考古发现，在这个时代，一些粘土陶器上留有陶艺匠人的指纹，中国的一些文件上印有起草者的大拇指指纹，在Jercho古城市的房屋中也发现留有砖匠一对大拇指指纹的印记。 19世纪初，科学研究发现了指纹的两个重要特征，一是两个不同手指的指纹纹脊的式样不同，另外一个是指纹纹脊的式样终
生物识别技术在社保领域的应用
生物识别技术在社保领域的应用 摘要近几年来，伴随着经济体制改革，劳动力跨地区就业、退休人员异地籍养老、医保异地报销等问题越来越严重，给我国人力资源社会保障事业的顺利开展增加了一定的难度。生物识别技术作为一种新型的身份识别技术，能够准确的对参保人的真实信息进行核对，进一步推动了人力资源社会保障事业的健康发展。本文将针对生物识别技术在社保领域中的应用进行研究。 【关键词】生物识别技术社保领域应用研究 随着时代的不断进步，人力资源社会保障事业在社会中地位逐渐提升，为现代人的生活、工作提供了一定的保障，广大群众对人力资源社会保障服务的要求也在不断提高。生物识别技术在社保领域中的应用能够有效进行申报人的真 实身份识别，打破了传统身份认证手段技术落后的困境，为人力资源社会保障业务的开展提供了更加安全、可靠的技术支持。 1 生物识别技术的相关概述 1.1 生物识别技术的介绍 生物识别技术是一种先进的身份识别技术，能够通过人脸、静脉、指纹、声音等生物信息来确定个人的真实身份。
不同自然人的生物特征作为重要的信息储存在生物识别系 统中进行统一管理，能够高效的为各个险种及网上业务办理提供身份认证服务。社保卡系统的稳定运行就是建立在生物识别技术基础之上的，合理的使用生物识别技术建立社保系统平台，在发放社保卡的过程中对参保人的生物特征信息进行收集，并且将其生物特征信息保存在生物识别系统中相对应的位置，建立生物特征信息库，为自然人的养老、医疗、工伤、生育各个险种以及网上业务办理提供真实可靠的数据参考。 1.2 生物识别技术的建设 1.2.1 构建生物识别身份认证平台 参保人在办理社保的同时，工作人员会对能够证实其身份的生物特征信息进行采集、抽取和审核，确保参保人身份信息准确无误之后，将其生物特征信息进行集中储存，为日后利用生物识别技术进行参保人身份识别提供数据支持。社保部门构建生物识别身份认证平台，并且定期将各基层社保机构采集到的参保人生物特征上传到生物识别身份认证平 台中进行集中储存，确保对参保人生物特征信息的有效管理，通过社保卡实现生物识别身份认证平台中信息数据的共享，最大限度的发挥出生物识别技术在社保领域中的作用。 1.2.2 设计养老保险身份认证子系统 养老保险身份认证子系统是社保系统中的重要组成部