В лаборатории информационной математики при математическом факультете организовали научно-исследовательскую группу для изучения распознавательных технологий живых организмов и начали исследование алгоритмов распознавания живых организмов с 2001-ого года. Разные виды алгоритмов распознавания живых организмов, разработанные в данной лаборатории, уже достигли самого передового уровня в мире.
Здесь проводили исследование распознавания отпечатков пальца, лиц, радужек, пальцевых и ладонных вен. Здесь также вели исследование алгоритмов распознавания звукопроизводителя независимого и зависимого от текста. Сфера применения вышеуказанных объектов исследования достаточно велика, поэтому исследование таких алгоритмов ведётся в широком масштабе во всём мире.
-Изучение алгоритмов распознавания отпечатков пальца
В лаборатории начали изучение алгоритмов распознавания отпечатков пальца с 2004-ого года. В изучении особое внимание обращается на разработку алгоритмов распознавания отпечатков пальца, которые могут использоваться в табельных часах и ключах на основе распознавания отпечатков пальца. Мы провели исследование по структуре устойчивых характерных точек, разработали методы быстрого сравнения данных и усовершенствования образцов для повышения точности в распознавании отпечатков пальца. Ещё мы провели исследование метода решения до распознавания отпечатков пальца и тем самым повысили функцию алгоритмов распознавания отпечатков пальца до мирового уровня. В июне 2018-ого года получили высокую оценку в всемирном конкурсе по распознаванию отпечатков пальца (FVC-Ongoing, https://biolab.csr.unibo.it/fvcongoing).
-Изучение алгоритмов распознавания лиц
В лаборатории начали изучение алгоритмов распознавания лиц с 2001-ого года. Главное направление исследования – это есть изучение алгоритмов для разработки системы распознавания лиц, где используются близко-ультракрасные камеры. Мы повысили стабильность чувствительность очков, изменения позиции лиц и расстояния. Ещё извлекли особенности системы для повышения точности и применили сравнительный метод.
Разработанные в лаборатории алгоритмы распознавания лиц на основе близко-ультракрасных лучей используются в разных изделиях, включая табельные часы распознавания лиц.
-Изучение алгоритмов распознавания радужек
В лаборатории начали изучение алгоритмов распознавания радужек с 2015 года. Чтобы повысить стабильность и точность распознавания радужек, мы провели исследование распознавания радужек и определения грани в разных условиях, устранения влияния век и ресниц, предварительной обработки радужек и извлечения характерных черт.
-Изучение алгоритмов распознавания пальцевых вен
В лаборатории начали изучение алгоритмов распознавания пальцевых вен с 2013-ьего года.
Для повышения точности распознавания пальцевых вен важны такие вопросы:
Точное распознавание пальцевой грани в изображении.
Структура геометрического преобразования.
Точное распознавание структуры кровеносных сосудов и сравнение.
Мы добились немалых успехов в решении вышеуказанных проблем.
Алгоритмы распознавания пальцевых вен получили высокую оценку в международных конкурсах и употребляются во многих изделиях.
-Изучение алгоритмов распознавания ладонных вен
В лаборатории начали изучение алгоритмов распознавания ладонных вен с 2015 года.
Для повышения точности распознавания ладонных вен важны такие вопросы:
Распознавание устойчивой ладони на разных фонах, освещениях и положениях.
Предварительная обработка для распознавания точной структуры кровеносных сосудов.
Извлечение стабильных особенностей и сравнение в условиях изменения освещения и положения ладони.
Мы прилагали большие усилия к решению этих проблем и достигли немалых успехов. Наши достижения уже применены в разных изделиях.
-Изучение алгоритмов распознавания звукопроизводителя независимого и зависимого от текста
Изучение алгоритмов распознавания звукопроизводителя началось с 2001-ого года. Распознавание звукопроизводителя является важным вопросом в соответствии с развитием мобильных средств связи, включая мобильный телефон. Мы сочетали разные особенности, применили различные способы регламентации и разработали алгоритмов распознавания звукопроизводителя независимого и зависимого от текста, стабильность и точность которых сохраняются на высоком уровне в условиях разных изменений от шума и эмоции.
На основе достигнутых успехов и опытов мы в дальнейшем активно сочетать способы машинной учёбы и распознавания пароля-изображения и современные технологии обработки изображения и тем самым повышать функцию алгоритмов распознавания живых организмов. Мы планируем изучать другие виды алгоритмов распознавания живых организмов, например, алгоритмы распознавания узора ладони.
Мы, согласно мировой тенденции, будем вести теоретическое и техническое исследование для радикального улучшения стабильности и точности системы распознавания многослойных живых, которая требует сочетание разных видов технологий распознавания живых организмов.
(1)
(2)
(1)
(2)
(3)
(4)
(1)
(2)
(3)
(4)
(1)
(2)
(3)
(4)