一、如何充分发挥指纹自动识别系统效能（论文文献综述）
李润东[1]（2021）在《基于深度学习的通信信号智能盲检测与识别技术研究》文中认为非合作接收条件下的通信信号检测、调制识别、辐射源个体识别等盲检测与识别处理,是开展无线电频谱监测和战场通信侦察对抗的重要基础。然而,受限于非合作接收时强干扰和快变化的恶劣电磁环境、复杂多样的通信信号体制、无法全面掌握信号先验信息等不利因素影响,通信信号盲检测与识别是一项极具挑战性的研究课题。本文在全面梳理基于专家经验特征的传统盲检测与识别方法的基础上,针对其特征提取依赖人工经验的主要问题,基于深度学习的特征自主学习框架,提出了通信信号智能检测、智能调制识别、智能辐射源个体识别等智能盲检测与识别方法。通过仿真和实测数据验证了算法有效性,并设计实现工程系统,验证了算法和系统对于实际通信信号的检测与识别效能。本文的主要工作和贡献包括:1、在通信信号宽带检测方面,针对传统检测方法信号参数获取不完整和易受噪声影响的问题,提出了基于YOLOv3（You Only Look Once v3）目标检测网络优化改进的智能宽带检测方法,从宽带时频图中完成了高效准确的信号盲检测。首先,采用小样本量信号自动标注构建宽带时频图数据集,解决了海量样本标注难题;其次,根据通信信号时频特性自适应设置先验锚框,保证了网络对通信信号的适应性与高效检测能力;最后,针对原有网络训练和推断时数据分布不一致所导致的检测精度低问题,采用CIOU（Complete-Intersection Over Union）算法改进训练代价函数,利用DIOU（Distance-Intersection Over Union）算法改进推断时的非极大值抑制准则,在提高训练速度的同时达到了较高的检测精度。2、在窄带突发通信信号体制识别方面,针对深度学习方法难以区分时频特征相近信号、模板匹配方法需要先验规格且计算量大的问题,提出了将深度学习时频图识别与前导码滑动相关频谱峰值检测进行级联融合的智能窄带突发信号识别方法,实现了精确的信号体制识别和参数估计。首先,设计了时频多维参数偏移算法来增强训练数据集,降低了数据收集难度且提升了训练数据的全面性和多样性;然后,引入改进的深度残差注意力网络,提取了重点时频特征进行体制初步识别,再基于信号与前导码滑动相关后的频谱峰值检测结果,对不可分信号进行细化判证,实现了对窄带突发信号体制类型、载频、突发时刻等参数的精确获取。3、在通信信号调制识别方面,针对传统识别方法依赖专家经验和信号条件的问题,提出了基于降噪循环谱与稀疏滤波卷积网络的智能调制识别方法,实现了模拟调制和低阶数字调制信号的鲁棒识别。首先,对信号循环谱进行低秩表示降噪处理,净化数据以降低网络训练难度;其次,设计了一种新型的稀疏滤波准则对网络进行逐层无监督预训练,有效挖掘了循环谱的稀疏特性,利用小规模卷积网络即可实现鲁棒可靠的调制识别。更进一步,为适应对高阶数字调制信号的识别,提出了一种基于新型深度几何卷积网络的智能调制识别方法,设计了具备多尺度和多方向特性的几何滤波器,从信号的魏格纳-威利分布映射图中学习更具有分辨力的多尺度和多方向几何特征,提高了调制识别的准确率和鲁棒性。4、在通信信号调制编码联合识别方面,为了能以端到端的方式同时识别信号的调制方式和信道编码类型,研究探索了一种基于深度注意力门控卷积网络的智能调制编码联合识别方法,实现了多类型调制编码信号的有效识别。首先,为避免时频图变换带来的高计算复杂度,针对一维原始波形数据,设计了一维卷积层来提取调制结构特征;其次,利用门控循环模块提取信号时序监督特征,并设计“显着”注意力机制对时序特征开展注意力变换以增强特征提取与识别效能。5、在通信辐射源个体识别方面,针对传统识别方法难以全面表征辐射源本质特性、易受信号与目标变化影响的缺点,提出了基于多域特征融合学习的智能辐射源个体识别方法,在多目标辐射源集合上达到了较好的识别效果。首先,对接收信号进行精确的参数“校准”预处理以去除信号中的不稳定因素,再对校准后信号进行高精度星座矢量图映射以表征辐射源发射机的联合畸变特性;其次,设计了新型一维复数密集连接卷积网络、引入了具有高层特征全局注意力机制的新型Bo TNet（Bottleneck Transformer Networks）模型,分别对波形与频谱、波形与星座矢量图数据开展高效的复杂多域特征提取;最后,设计了三种融合策略对多域特征进行融合学习,提取了更全面完整的个体特征。同时,还研究了基于迁移学习的新辐射源目标集识别网络设计和训练方法,有效利用了大样本训练得到的基础模型的先验知识,实现了小样本条件下新辐射源目标的准确识别。6、在工程实现方面,设计构建了通信信号智能检测识别系统,对本文提出的各类通信信号智能检测与识别方法开展转化与集成,解决了快速并行信道化与深度学习推断加速等工程实现关键问题,对实际短波、卫星、超短波等通信信号实现了高性能的盲信号检测、调制识别和辐射源个体识别。
严枫[2]（2017）在《JN研究所安全防范系统设计与实施》文中提出随着整个社会的发展,当前已经迈入到信息化阶段,创新科技逐步发展成为主要社会发展动力,尤其是受到相对成熟的安全防护信息系统、网络技术、计算机技术的影响,我国的各大军事单位、公安机关、科研院所、社会公共区域人员聚集区域、交通管理部门等这些地方广泛应用停车场管理系统、电子地理信息系统、出入口门禁管理系统、军用物资管理系统、电子巡逻系统、可视化监控系统等模块。尤其是当前各种类型的群体性事件、治安类事件频发,使得各大单位充分意识为了强化内部安全监管,应该在本单位实施具备现代化水平的安全防护技术手段。单位建设相应的安全防护监控信息系统,主要是让视频监控摄像头做好发现与识别,二十四小时全方位的可视化监控单位的重点消防部位与要害部位,以便可以对单位的资产安全、员工安全提供保证。JN研究所通过在本单位安装存在一定先进性的交通管制、防灾、防范治安等管理系统,可以预防出现社会损失和经济损失,开创立体化的技术防控、物理防控、人员防控的局面,强有力的支撑研究所的生产经营管理。本文通过详细的分析JN研究所在其厂区范围内进行安全防控信息系统的设计、实施、优化配置项目管理要素以及保障项目措施,力求可以让安全防范系统与国家标准、公安部门标准以及企业现实相符,以使项目顺利、按照期限、安全、保证质量地完成。主要研究内容包括分析JN研究所的基本情况和安全管理现状,分析其建设安全防范系统的必要性和迫切性,对JN研究所的安全防范工作存在问题以及需建设安全防范系统的功能需求和性能需求作出了分析;对JN研究所安全防范系统的建设目标和设计原则进行了阐述,并对该安全防范系统进行了整体架构设计、子系统设计以及数据库设计;针对JN研究所安全防范系统的建设项目,通过对项目组织架构、项目计划、进度和项目风险管理进行了剖析。运用信息系统管理和项目管理的理论知识使该系统的建设项目能够保质保量保进度地完成,使该项目符合JN研究所的实际需求。
邝慧婷,何权宇[3]（2015）在《利用指纹系统串查、倒查并破案件》文中提出本文基于对指纹自动识别系统的使用,结合真实案例,阐述了当前指纹查档工作一定要广开思路,综合运用各种检索方式,充分发挥指纹串查、倒查的功能优势,及时串并案件,更好地为侦查破案服务。
张连文,潘立翊[4]（2015）在《指纹自动识别系统在侦查破案中的应用》文中研究指明在刑事侦查工作中,指纹自动识别系统作为一项十分重要的基础业务,有助于各类案件的快速侦破,实现了刑事侦查工作的网络化、信息化和规范化建设,具有十分重要的作用和意义。本文详细阐述了指纹自动识别系统在侦查破案中的重要作用,并提出了几点应用措施。
高鹏,汪滨滨[5]（2013）在《重视指纹系统数据库建设 提高指纹自动识别效果》文中研究说明指纹的收集是指纹自动识别系统高效运行的基础环节和第一道工序,没有数量充足和高质量的指纹数据的积累,整个系统就成了无源之水,很大程度地影响到比对鉴定的准确性,也就难以发挥指纹自动识别这一高效机制。指纹数据的收集主要包括捺印指纹的收集和现场指纹的采集,做好指纹的收集工作将为系统的良性运转创造有利的条件。
王军,白卫东,王哲,连捷,李倩红,王贺涛,徐伟,龚俊[6]（2007）在《浅析目前指纹自动识别系统急需解决的几个问题》文中研究说明本文通过对目前指纹自动识别系统在侦察破案应用中存在的问题和解决办法的讨论,针对因历史原因造成的,当前各地指纹系统不统一,无法兼容问题及智能化,系统扩展等诸多影响指纹工作的开展和效能提升的问题,进行粗浅的探讨,以期夯实指纹工作的基础,提高指纹工作的实效,为侦察破案、打击犯罪提供有力保障。
余伟民,俞如平,徐世土,黄志海[7]（2005）在《如何实现指纹破案效益最大化》文中认为全国各地自从引进建立指纹自动识别系统以来,指纹破案已经成为公安机关有力打击违法犯罪的利器。但是,软件系统只是一个工具,使用这个工具的人才是决定性因素,所谓“三分系统,七分管理”,软件系统效能的最大发挥需要完善的管理体制作为保障。在追求指纹破案效益最大化的历程中,必须全力抓好指纹工作体系中捺印指纹、现场指纹、队伍建设和系统建设四个重要环节。
陈寅[8]（2001）在《如何充分发挥指纹自动识别系统效能》文中提出如何更好地发挥指纹自动识别系统的效能,使这些投资得到很好的回报,就此问题提出以下讨论:1 切实做好档案指纹的搜集工作 档案指纹的搜集是指纹自动识别系统建设的基础,必须做到好而精。好是指纹捺印质量要好,捺印质量的好坏直接影响入库率、人工干预的工作量、查询比对的准确率。它是指纹自动识别系统的生命。目前,捺印指纹的来源主要是基层派出所和责任区刑警队,但是由于部分民警业务能力差或责任心不强,加上部分所、队长对指纹捺印工作管理不力,致使指纹捺印质量得不到保证,有不少捺印指纹变形、纹线模糊,难以
刘平[9]（2001）在《影响指纹自动识别系统比对认定的因素》文中指出
刘宏,王海宽[10]（2002）在《指纹自动识别系统的使用体会》文中研究说明
二、如何充分发挥指纹自动识别系统效能（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、如何充分发挥指纹自动识别系统效能（论文提纲范文）
（1）基于深度学习的通信信号智能盲检测与识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究历史与现状 |
| 1.2.1 通信信号检测方法研究现状 |
| 1.2.2 通信信号调制识别方法研究现状 |
| 1.2.3 通信信号辐射源个体识别方法研究现状 |
| 1.3 存在的问题挑战与研究思路 |
| 1.4 论文的结构安排与主要工作 |
| 第二章 深度学习理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 深度学习概述 |
| 2.2.1 发展历程 |
| 2.2.2 从浅层到深度学习 |
| 2.3 典型深度学习网络 |
| 2.3.1 卷积神经网络 |
| 2.3.2 循环神经网络 |
| 2.4 深度学习应用于通信信号智能盲检测与识别的思考 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于深度学习的通信信号智能检测方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于自适应频谱噪底抵消的能量检测方法 |
| 3.2.1 宽带频谱估计 |
| 3.2.2 自适应噪底估计 |
| 3.2.3 噪底抵消和信号检测 |
| 3.3 基于目标检测网络的通信信号智能宽带检测方法 |
| 3.3.1 宽带时频图数据集标注与构建 |
| 3.3.2 ISD-ODN智能宽带检测网络 |
| 3.3.3 算法流程总结 |
| 3.3.4 实验结果与分析 |
| 3.4 基于级联分类树的智能窄带突发信号识别方法 |
| 3.4.1 双滑动窗突发信号检测 |
| 3.4.2 窄带时频图数据增强 |
| 3.4.3 深度残差注意力信号识别网络 |
| 3.4.4 基于前导码滑动相关频谱峰值检测的信号识别 |
| 3.4.5 算法流程总结 |
| 3.4.6 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于深度学习的通信信号智能调制识别方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于专家经验特征的调制识别方法 |
| 4.2.1 信号参数统计特征 |
| 4.2.2 高阶统计量特征 |
| 4.2.3 循环平稳特征 |
| 4.2.4 基于特征分类的调制识别 |
| 4.3 基于降噪循环谱与稀疏滤波卷积网络的智能调制识别方法 |
| 4.3.1 二维循环谱变换 |
| 4.3.2 低秩表示降噪 |
| 4.3.3 稀疏滤波卷积网络 |
| 4.3.4 算法流程总结 |
| 4.3.5 实验结果与分析 |
| 4.4 基于魏格纳-威利分布与深度几何卷积网络的智能调制识别方法 |
| 4.4.1 魏格纳-威利分布映射 |
| 4.4.2 维度不可分的几何滤波器 |
| 4.4.3 深度几何卷积网络 |
| 4.4.4 算法流程总结 |
| 4.4.5 实验结果与分析 |
| 4.5 基于深度注意力门控卷积网络的智能调制编码联合识别方法 |
| 4.5.1 一维卷积模块 |
| 4.5.2 注意力机制门控循环模块 |
| 4.5.3 深度注意力门控卷积网络 |
| 4.5.4 算法流程总结 |
| 4.5.5 实验结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于深度学习的智能通信辐射源个体识别方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于专家经验特征的辐射源个体识别方法 |
| 5.2.1 信号参数统计特征 |
| 5.2.2 信号变换域统计特征 |
| 5.2.3 机理模型特征 |
| 5.2.4 辐射源特征降维和分类器 |
| 5.3 基于时域与频域特征融合学习的智能辐射源个体识别方法 |
| 5.3.1 信号精细预处理及表示 |
| 5.3.2 IRI-TFF多域特征融合识别网络 |
| 5.3.3 算法流程总结 |
| 5.3.4 实验结果与分析 |
| 5.4 基于波形与星座矢量图特征融合学习的智能辐射源个体识别方法 |
| 5.4.1 信号精细预处理及表示 |
| 5.4.2 IRI-WCF多域特征融合识别网络 |
| 5.4.3 基于迁移学习的小样本新目标SEI方法 |
| 5.4.4 算法流程总结 |
| 5.4.5 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 通信信号智能检测识别系统及实验结果 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统组成和关键技术 |
| 6.2.1 系统框架和组成 |
| 6.2.2 系统实现关键技术 |
| 6.3 实验验证与分析 |
| 6.3.1 实际短波信号智能检测实验 |
| 6.3.2 实际卫星信号智能调制识别实验 |
| 6.3.3 实际超短波信号智能辐射源个体识别实验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 论文主要贡献 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（2）JN研究所安全防范系统设计与实施（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 2 相关理论概况 |
| 2.1 管理信息系统概述 |
| 2.1.1 管理信息系统的概念及特点 |
| 2.1.2 管理信息系统开发方法概述 |
| 2.2 项目管理概述 |
| 2.2.1 项目及项目管理的含义 |
| 2.2.2 项目管理的知识体系 |
| 2.2.3 项目管理风险概述 |
| 2.3 安全防范系统概述 |
| 2.3.1 安全防范系统概念 |
| 2.3.2 安全防范系统功能 |
| 2.3.3 安全防范系统的分级 |
| 3 JN研究所安全防范系统需求分析 |
| 3.1 JN研究所基本情况 |
| 3.2 JN研究所安全管理现状分析 |
| 3.3 JN研究所安全防范系统需求分析 |
| 3.3.1 存在问题与总体需求 |
| 3.3.2 安全防范系统功能需求 |
| 3.3.3 安全防范系统性能需求 |
| 4 JN研究所安全防范系统设计 |
| 4.1 JN研究所安全防范系统建设目标和设计原则 |
| 4.1.1 JN研究所安全防范系统建设目标 |
| 4.1.2 设计原则 |
| 4.2 JN研究所安全防范系统整体架构设计 |
| 4.3 JN研究所安全防范子系统设计 |
| 4.3.1 高清视频监控系统 |
| 4.3.2 入侵报警子系统 |
| 4.3.3 智能一卡通子系统 |
| 4.3.4 车辆管理子系统 |
| 4.3.5 综合管理平台 |
| 4.4 JN研究所安全防范系统数据库设计 |
| 5 JN研究所安全防范系统项目实施 |
| 5.1 JN研究所安全防范系统项目实施组织结构 |
| 5.2 JN研究所安全防范系统项目计划 |
| 5.2.1 项目任务分解 |
| 5.2.2 项目计划 |
| 5.2.3 项目进度控制 |
| 5.3 JN研究所安全防范系统项目风险管理 |
| 5.3.1 项目风险的来源 |
| 5.3.2 监测和控制项目风险的方法 |
| 5.3.3 项目风险识别 |
| 5.3.4 风险量化分析 |
| 5.3.5 风险规避 |
| 5.3.6 风险应急计划和风险监控计划 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）利用指纹系统串查、倒查并破案件（论文提纲范文）
| 1 简要案情 |
| 2 侦破经过 |
| 3 心得体会 |
（5）重视指纹系统数据库建设 提高指纹自动识别效果（论文提纲范文）
| 一、做好十指指纹的采集、入库工作 |
| (一) 保证十指指纹的采集入库质量 |
| 1. 制度和人员的保证 |
| 2. 采用先进的采集手段 |
| 3. 采集的文字信息要完整、真实、准确 |
| 4. 严格按照采集的操作标准采集指纹, 保证指纹图像信息准确、清晰 |
| 5. 采用扫描、照相、摄像等手段录入油墨捺印指纹卡片 |
| 6. 认真对待捺印指纹的特征标记 |
| 7. 对于有争议的捺印指纹, 需要扩大条件 |
| (二) 增加十指指纹的入库数量 |
| 二、做好现场指纹的采集工作 |
（7）如何实现指纹破案效益最大化（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 捺印指纹的管理环节 |
| 2 现场指纹管理环节 |
| 3 队伍保障环节 |
| 4 系统建设环节 |
（9）影响指纹自动识别系统比对认定的因素（论文提纲范文）
| 1 捺印指纹的捺印质量 |
| 2 捺印指纹的扫描质量 |
| 3 捺印指纹特征人工干预的质量 |
| 4 现场指纹提取处理的质量和数量 |
| 5 现场指纹的输入质量 |
| 6 现场指纹的特征标划质量 |
| 7 查档人员检索案件的技术水平及综合素质 |
四、如何充分发挥指纹自动识别系统效能（论文参考文献）
- [1]基于深度学习的通信信号智能盲检测与识别技术研究[D]. 李润东. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]JN研究所安全防范系统设计与实施[D]. 严枫. 南京理工大学, 2017(06)
- [3]利用指纹系统串查、倒查并破案件[J]. 邝慧婷,何权宇. 黑龙江科技信息, 2015(35)
- [4]指纹自动识别系统在侦查破案中的应用[J]. 张连文,潘立翊. 法制与社会, 2015(15)
- [5]重视指纹系统数据库建设 提高指纹自动识别效果[J]. 高鹏,汪滨滨. 净月学刊, 2013(06)
- [6]浅析目前指纹自动识别系统急需解决的几个问题[A]. 王军,白卫东,王哲,连捷,李倩红,王贺涛,徐伟,龚俊. 计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集, 2007
- [7]如何实现指纹破案效益最大化[J]. 余伟民,俞如平,徐世土,黄志海. 中国人民公安大学学报(自然科学版), 2005(03)
- [8]如何充分发挥指纹自动识别系统效能[J]. 陈寅. 刑事技术, 2001(S1)
- [9]影响指纹自动识别系统比对认定的因素[J]. 刘平. 广东公安科技, 2001(03)
- [10]指纹自动识别系统的使用体会[J]. 刘宏,王海宽. 刑事技术, 2002(S1)