图像识别技术在移动互联网中的应用

四十大移动互联网热门应用

四十大移动互联网热门应用：云端服务云端服务或者基于云计算技术的服务，其实在历次产业大变革时代都被提出和重新炒作。在看到它是机会的同时，更要看清各家厂商所鼓吹的“云计算”背后的本质利益是什么，以便选择有利自己的队伍。前面已经提到，开放平台就像云计算一样是一个概念，许多事情是原本就有需求，只不过云计算能更好地满足，最终决定于产品的细节控制和对用户需求的研究。 CloudApp(https://www.360docs.net/doc/7018889702.html,) 创新指数：★★★★商业价值：★★★★ CloudApp提供了一个较为轻量级的网络存储服务，它允许用户在线分享书签、图片、音乐、视频以及任意格式的数字文件到 CloudApp服务器上;并提供了简洁的短地址以便用户在多个平台上，尤其是在手机端即时地预览或者下载得到这些文件。另外，CloudApp面向Mac用户所开发的各种交互应用程序，极大地减少了用户上传和管理文件的成本。金山快盘(https://www.360docs.net/doc/7018889702.html,) 创新指数：★★★★商业价值：★★★★ 金山实验室发布了一款云存储服务，功能与Drop box类似，具备网络同步、备份和共享功能。比起金山WPS Office 2010个人版提供的网络存储功能，它具有以下特点：1.无需安装WPS，直接下载1.6M的快盘，像操作本地文件夹一样使用它;2.自动实时差异同步：无论使用台式机或笔记本，只要绑定同一账号，快盘的文件就可以实时同步,不必再用Email或U盘来同步文档;3.建立与用户之间的沟通渠道。点击快盘右键菜单-查看历史消息，可以看到一个类似微博的网络办公空间。用户可以直接查看收到的共享文档内容、参与评论。据说未来还会整合群功能，让用户在半私有化的空间内更加顺畅地沟通。云存储云存储(也称“网络存储”)在现实世界里对应的就是用户的储物柜、投递箱、保险箱或者PC时代的计算机硬盘。这是一个看似十分安静，实则却充满了数以百万提供商残酷竞争的领域，尤其针对个人用户的云存储服务，门槛并不高，很适合作为创业公司。因为硬盘、带宽、服务器等成本在不断下降，所以当创业早期，服务的用户相对少时，为每个用户提供丰裕的存储空间其实并非难事，而且尽可以大胆承诺免费。

图像识别技术的研究现状论文

图像识别技术研究现状综述简介：图像识别是指图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。图像识别技术是以图像的主要特征为基础的，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。图像在人类的感知中扮演着非常重要的角色，人类随时随处都要接触图像。随着数字图像技术的发展和实际应用的需要，出现了另一类问题，就是不要求其结果输出是一幅完整的图像，而是将经过图像处理后的图像，再经过分割和描述提取有效的特征，进而加以判决分类，这就是近20年来发展起来的一门新兴技术科学一图像识别。它以研究某些对象或过程的分类与描述为主要内容，以研制能够自动处理某些信息的机器视觉系统，代替传统的人工完成分类和辨识的任务为目的。图像识别的发展大致经历了三个阶段：文字识别、图像处理和识别及物体识别：文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，并从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛，并且已经研制了许多专用设备。图像处理和识别的研究，是从1965年开始的。过去人们主要是对照相技术、光学技术的研究，而现在则是利用计算技术、通过计算机来完成。计算机图像处理不但可以消除图像的失真、噪声，同时还可以进行图像的增强与复原，然后进行图像的判读、解析与识别，如航空照片的解析、遥感图像的处理与识别等，其用途之广，不胜枚举。物体识别也就是对三维世界的认识，它是和机器人研究有着密切关系的一个领域，在图像处理上没有特殊的难点，但必须知道距离信息，并且必须将环境模型化。在自动化技术已从体力劳动向部分智力劳动自动化发展的今天，尽管机器人的研究非常盛行，还只限于视觉能够观察到的场景。进入80年代，随着计算机和信息科学的发展，计算机视觉、人工智能的研究已成为新的动向图像识别与图像处理的关系：在研究图像时，首先要对获得的图像信息进行预处理（前处理）以滤去干扰、噪声，作几何、彩色校正等，以提供一个满足要求的图像。图像处理包括图像编码，图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割等。对于图像处理来说，输入是图像，输出（即经过处理后的结果）也是图像。图像处理主要用来解决两个问题：一是判断图像中有无需要的信息；二是确定这些信息是什么。图像识别是指对上述处理后的图像进行分类，确定类别名称，它可以在分割的基础上选择需要提取的特征，并对某些参数进行测量，再提取这些特征，然后根据测量结果做出分类。为了更好地识别图像，还要对整个图像做结构上的分析，对图像进行描述，以便对图像的主要信息做一个好的解释，并通过许多对象相互间的结构关系对图像加深理解，以便更好帮助和识别。故图像识别是在上述分割后的每个部分中，找出它的形状及纹理特征，以便对图像进行分类，并对整个图像做结构上的分析。因而对图像识别环节来说，输入是图像（经过上述处理后的图像），输出是类别和图像的结构分析，而结构分析的结果则

简单介绍图像识别技术在各类行业的应用

简单介绍图像识别技术在各类行业的应用图像识别作为计算视觉技术体系中的重要一环，一直备受重视。微软在两年前就公布了一项里程碑式的成果：它的图像系统识别图片的错误率比人类还要低。如今，图像识别技术又发展到一个新高度。这有赖于更多数据的开放、更多基础工具的开源、产业链的更新迭代，以及高性能的AI计算芯片、深度摄像头和优秀的深度学习算法等的进步，这些都为图像识别技术向更深处发展提供了源源不断的动力。其实对于图像识别技术，大家已经不陌生，人脸识别、虹膜识别、指纹识别等都属于这个范畴，但是图像识别远不只如此，它涵盖了生物识别、物体与场景识别、视频识别三大类。发展至今，尽管与理想还相距甚远，但日渐成熟的图像识别技术已开始探索在各类行业的应用。 01 网络搜索以Facebook和谷歌为例，近日，Facebook专门为图像和视频理解打造了一个专业计算机视觉平台Lumos，该平台可以为整个社交网络提供视觉搜索功能，它将从两个方面改善社交网络上的用户体验：基于图片本身（而不是图片标签和拍照时间）的搜索；升级的自动图片描述系统（可向视觉障碍者描述图片内容）。而对于谷歌而言，图片识别已经攻克，它的下一个挑战是视频识别，目标是提升图像识别技术，最终能够识别和搜索视频本身的原内容，从而改善视频推荐服务。除此以外，Snap和Twitter等也都在致力于此。 02 智能家居在智能家居领域，通过摄像头获取到图像，然后通过图像识别技术识别出图像的内容，从而做出不同的响应。举个例子，我们在门口安装了摄像头，当有物体出现在摄像头范围内的时候，摄像头自动拍摄下图像进行识别，如果发现是可疑的人或物体，就可以及时报警给户主。如果图像和主人的面部匹配，则会主动为主人开门。还有家庭用的智能机器人，

移动互联网技术的发展与应用

移动互联网技术的发展与应用移动互联网技术是将移动通信和互联网联合起来的一种技术。而在最近几年里，移动通信和互联网成为当今世界发展最快、市场潜力最大、前景最诱人的两大业务。它们的增长速度都是任何预测家未曾预料到的。迄今，全球移动用户已超过15亿，互联网用户也已逾7亿。中国移动通信用户总数超过3.6亿，互联网用户总数则超过1亿。这一历史上从来没有过的高速增长现象反映了随着时代与技术的进步，人类对移动性和信息的需求急剧上升。越来越多的人希望在移动的过程中高速地接入互联网，获取急需的信息，完成想做的事情。所以，现在出现的移动与互联网相结合的趋势是历史的必然。目前，移动互联网正逐渐渗透到人们生活、工作的各个领域，短信、铃图下载、移动音乐、手机游戏、视频应用、手机支付、位置服务等丰富多彩的移动互联网应用迅猛发展，正在深刻改变信息时代的社会生活，移动互联网经过几年的曲折前行，终于迎来了新的发展高潮。 2010年的5.17电信日显得格外让人瞩目。虽然世界电信日已经走到了第42届，但是真正让普通消费者感觉无穷威力的，恐怕要从今年开始；移动互联网这个概念从2010年开始，已经彻底从神坛走向了生活。 2000年9月19日，中国移动和国内百家ICP首次坐在了一起，探讨商业合作模式。随后时任中国移动市场经营部部长张跃率团去日本NTTDoCoMo公司I-mode取经，“移动梦网”雏形初现。

2000年12月1日开始施行的中国移动通信集团“移动梦网”计划是2001年初中国通信、互联网业最让人瞩目的事件。 2001年11月10日，中国移动通信的“移动梦网”正式开通。当时官方的宣传称手机用户可通过“移动梦网”享受到移动游戏、信息点播、掌上理财、旅行服务、移动办公等服务。随后的几年，依托电信运营商的无线概念，成就了一批又一批的百万、亿万富翁，有媒体说，中国最好赚钱的年代有两拨，一拨是改革开放初期的个体户，另外一拨则是大小SP们，可惜好景总是不长。 2006年9月，针对二季度电信服务投诉突出的情况，信产部猛力推出新的电信服务规范，严格要求基础电信运营企业执行。新规范将包括：短信类业务强制执行二次确认；IVR、彩铃、WAP等非短信类业务强制执行按键确认；点播类业务强制执行全网付费提醒。这三项主要规定均针对二季度电信服务的投诉焦点。由于三项新规涵盖了“黑”SP的所有违规利润来源，因此将对国内违规SP形成封杀之势。萌芽如果说创建于2004年3月16日的3G门户开创的是中国FREE WAP 的另外一种模式的话，那么这种模式在中国移动互联网长河里，仅仅是萌芽的开始。在这个萌芽时期，先后冒出了搜索、音乐、阅读、游戏等领域的多种无线企业，不过，整个行业都处在混沌之中，因为没有人能够讲得清楚未来是什么，商业模式之争成为讨论最多的话题。

基于matlab的图像预处理技术研究文献综述

毕业设计文献综述题目：基于matlab的图像预处理技术研究专业：电子信息工程 1前言部分众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件如。果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。图像处理它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动

浅析人工智能中的图像识别技术

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的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有

移动互联网技术的发展和应用

移动互联网技术的发展和应用摘要移动互联网，就是将移动通信和互联网二者结合起来，成为一体。移动通信和互联网成为当今世界发展最快、市场潜力最大、前景最诱人的两大业务，它们的增长速度都是任何预测家未曾预料到的，所以移动互联网可以预见将会创造经济神话。移动互联网的优势决定其用户数量庞大，截至2012年9月底，全球移动互联网用户已达15亿。随着3G网络的部署和终端性能的不断提高，移动互联网用户日益增多。本文在对移动互联网现状进行介绍的基础上，分析了当前移动互联网相关技术热点和应用热点。一、引言随着智能手机的普及、3G/E3G时代的到来和各种应用的推出，互联网已从桌面PC走向手机及其他移动设备，移动互联网和有线互联网融合的速度加快。移动互联网满足上下班途中、外出旅行时间、等候时间及户外休闲娱乐时间便捷享受互联网的服务，给人们的工作和生活带来了极大便利。本文通过对移动互联网应用现状、技术热点和应用热点的介绍，进一步增进业界对移动互联网的认识与理解。二、移动互联网简介移动互联网(MobileInternet, 简称MI)是一种通过智能移动终端，采用移动无线通信方式获取业务和服务的新兴业态，包含终端、软件和应用三个层面。终端层包括智能手机、平板电脑、电子书、MID等；软件包括操作系统、中间件、数据库和安全软件等。应用层包括休闲娱乐类、工具媒体类、商务财经类等不同应用与服务。随着技术和产业的发展，未来，LTE(长期演进，4G通信技术标准之一)和NFC(近场通信，移动支付的支撑技术)等网络传输层关键技术也将被纳入移动互联网的范畴之内。随着宽带无线接入技术和移动终端技术的飞速发展，人们迫切希望能够随时随地乃至在移动过程中都能方便地从互联网获取信息和服务，移动互联网应运而生并迅猛发展。然而，移动互联网在移动终端、接入网络、应用服务、安全与隐私保护等方面还面临着一系列的挑战。其基础理论与关键技术的研究，对于国家信息产业整体发展具有重要的现实意义。《计算机学报》刊登的“移动互联网：终端、网络与服务”一文，从移动终端、接入网络、应用服务及安全与隐私保护4个方面对移动互联网的研究进展进行阐述与分析，并对未来的研究方向进行了展望。三、移动互联网技术的发展移动互联网相对于固定互联网最大特点是随时随地和充分个性化。移动用户可随时随地方便接入无线网络，实现无处不在的通信能力；移动互联网的个性化表现为终端、网络和内容/应用的个性化，互联网内容/应用个性化表现在采用社会化网络服务(SNS)、博客、聚合内容(RSS)、Widget等Web2.0技术与终端个性化和网络个性化相互结合，使个性化效应极大释放。 3.1、Web 2.0技术

图像识别技术发展状况及前景

医学图像配准技术罗述谦综述首都医科大学生物医学工程系(100054) 吕维雪审浙江大学生物医学工程研究所(310027) 摘要医学图像配准是医学图像分析的基本课题,具有重要理论研究和临床应用价值。本文较全面地介绍了医学图像配准的概念、分类、配准原理、主要的配准技术及评估方法。关键词医学图像配准多模 1 医学图像配准的概念在做医学图像分析时,经常要将同一患者的几幅图像放在一起分析,从而得到该患者的多方面的综合信息,提高医学诊断和治疗的水平。对几幅不同的图像作定量分析,首先要解决这几幅图像的严格对齐问题,这就是我们所说的图像的配准。医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种(或一系列)空间变换,使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上有相的空间位置。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。医学图像配准技术是90年代才发展起来的医学图像处理的一个重要分支。涉及“配准”的技术名词除registration外,mapping、matching、co-registration、integration、align-ment和fusion 等说法也经常使用。从多数文章的内容看,mapping偏重于空间映射;fu-sion指图像融合,即不仅包括配准,而且包括数据集成后的图像显示。虽然在成像过程之前也可以采取一些措施减小由身体移动等因素引起的空间位置误差,提高配准精度(称作数据获取前的配准preacquisition),但医学图像配准技术主要讨论的是数据获取后的(post-acquisition)配准,也称作回顾式配准(retrospective registration)。当前,国际上关于医学图像配准的研究集中在断层扫描图像( tomographic images,例如CT、MRI、SPECT、PET等)及时序图像(time seriesimages,例如fMRI及4D心动图像)的配准问题。 2 医学图像基本变换对于在不同时间或/和不同条件下获取的两幅图像I1(x1,y1,z1)和I2(x2,y2,z2)配准,就是寻找一个映射关系P:(x1,y1,z1) (x2,y2,z2),使I1的每一个点在I2上都有唯一的点与之相对应。并且这两点应对应同一解剖位置。映射关系P表现为一组连续的空间变换。常用的空间几何变换有刚体变换(Rigid body transformation)、仿射变换(Affine transformation)、投影变换(Projec-tive transformation)和非线性变换(Nonlin-ear transformation)。 (1)刚体变换: 所谓刚体,是指物体内部任意两点间的距离保持不变。例如,可将人脑看作是一个刚体。处理人脑图像,对不同方向成像的图像配准常使用刚体变换。刚体变换可以分解为旋转和平移:P(x)=Ax+b(1) x=(x,y,z)是像素的空间位置;A是3×3的旋转矩阵,b是3×1的平移向量。

移动互联网的发展现状与应用

移动互联网的发展现状与应用移动互联网是一个新型的融合型网络，在该环境下，用户可以用手机、PDA 或者其他手执(车载)动终端通过移动网接入互联网，随时随地享用公众互联网上的服务。目前除文本浏览、图铃下载等基本应用外，移动互联网所提供的音乐、移动TV、视频、游戏、即时通信、位置服务、移动广告等应用增长迅速，并仍在继续衍生出移动通信与互联网业务深度融合的其他应用，移动数据业务已经成为3G运营商业务收入的主要增长来源。AT互联网研究所的最新研究显示，自2008年以来全球互联网流量增长速度有所放缓，但移动互联网的使用量却呈现大幅上升趋势，未来移动互联网将以移动通信服务和互联网技术两大基石为依托不断成长，演变为移动运营商的新业务蓝海。 1.国内外移动互联网发展现状美国：美国移动互联网发展已进入高速成长期，在2007年11月至2008年11月的一年间，使用移动终端浏览新闻、获取信息以及进行娱乐的人数上升了52%，高于欧洲国家42%的发展速度，且呈现出不断加速的趋势。根据互联网流量监测机构ComScore公布的2009年1月统计数据，该用户数已经上升至6 320万，比2008年上涨71%(图1)。该机构的数字还显示每天至少一次和每周至少一次一次使用移动互联网的用户数分别同比增长87%和107%，达1 930万和2 240万人。其中每日用手机上网用户最常使用的是登录Facebook,MySpace等移动社交网站以及博客，用户数同比大幅上升427%，达930万人，用户的其他主要活动包括浏览一般新闻和娱乐新闻。日本：日本移动互联网市场启动时间较早，自1999年2月NTT DoCoM。推出i- mode 服务以来，移动互联网业务种类不断推陈出新，Wireless Watch Janpan发布的数据显示近年来日本移动互联网用户规模稳步扩大。

移动互联网的应用领域

移动互联网是一个全国性的、以宽带IP为技术核心的，可同时提供话音、传真、数据、图像、多媒体等高品质电信服务的新一代开放的电信基础网络，是国家信息化建设的重要组成部分。而移动互联网应用最早让人们接受的方式，则是从短消息服务开始的。近几年来，移动通信市场的特点是短信业务出现持续大幅度增长。据估计，全球每月发送的短消息约达150亿条。由于短消息业务还具有“同发”优势，即可对多个用户同时发送相同信息，为一些具有广播性质的信息服务开辟了新的途径。它作为移动数据通信的主要业务，正向多种信息服务领域发展。中国移动通过“移动梦网”的实践和创新，带动移动互联网不断开辟新的服务领域，提供更多有价值的信息资源，促进移动互联网市场不断壮大，推动通信走向繁荣。在中国移动统一号召和监管下，各个服务提供商充分利用自身的资源优势，开展了众多令人耳目一新的短信应用。资讯以新闻定制为代表的媒体短信服务，是许多普通用户最早的也是大规模使用的短信服务。对于像搜狐、新浪这样的网站而言，新闻短信几乎是零成本，他们几乎可以提供国内最好的媒体短信服务。这种资讯定制服务已经从新闻走向社会生活的各个领域，股票、天气、商场、保险等。

沟通移动QQ帮助腾讯登上了“移动梦网”第一信息发送商的宝座。通过“移动QQ”和QQ信使服务，使手机用户和QQ用户实现双向交流，一下子将两项通信业务极大地增值了。娱乐娱乐短信业务现在已经被作为最为看好的业务方向，世界杯期间各大SP推出的短信娱乐产品深受用户的欢迎，使用量狂增。原因很简单，娱乐短信业务是最能发挥手机移动特征的业务。移动梦网的进一步发展将和数字娱乐紧密结合，而数字娱乐产业是体验经济的最核心领域。随着技术的进步，MMS的传送将给短信用户带来更多更新的娱乐体验。手机上网业务手机上网主要提供两种接入方式：手机+笔记本电脑的移动互联网接入;移动电话用户通过数据套件，将手机与笔记本电脑连接后，拨打接入号，笔记本电脑即可通过移动交换机的网络互联模块IWF，接入移动互联网。 WAP手机上网 WAP是移动信息化建设中最具有诱人前景的业务之一，是最具个人化特色的电子商务工具。在WAP业务覆盖的城市，移动用户通过使用WAP手机的菜单提示，可直接通过

移动互联网技术的现状及发展

移动互联网技术的现状及发展随着我国网络技术的不断快速发展，尤其是一些新型的网络技术的出现，人们越来越重视移动互联网络技术的应用。下面是YJBYS小编为大家搜索整理的关于移动互联网技术的现状及发展，欢迎参考阅读，希望对大家有所帮助!想了解更多相关信息请持续关注我们应届毕业生培训网! 目前，信息产业高度发达，传统的移动互联网络技术已经无法满足人们获取信息的需求。尤其是随着移动互联网络技术研究的深入，一些运动子网络，以一种相对稳定的方式得到信息，所以，对移动互联网络技术的现状进行研究是必然趋势。在新形势下，研究高新移动互联网络技术是现在的主要任务。因此，现阶段研究移动互联网络技术的现状与发展显得至关重要。 1、移动互联网技术的现状 1.新型移动互联网络需要更为先进的理论与协议的支撑传统互联网络技术是以数据通信作为最初设计，这种网络理论与协议都能符合互联网发展的需求。但是，随着移动互联网络技术对网络协议适应性、可靠性和变化性等方面的要求不断提高，传统的互联网络理论与协议已经无法满足新型移动互联网络的需求。因此，新型移动互联网络需要更为先进的理论与协议的支撑。传统的路由协议的基础是以最长前缀匹配为原则，一旦运动主体发生位置变化，IP包就会出现错误投递。在此条件下，传统的路由协议与理论不能胜任移动网络数据传输的要求。 2.移动互联网络自身特点需要新的路由协议与理论

现代新型的移动互联网技术，其接入方式、链路形式和通信与应用模式等与传统的固定网络模式之间存在一定的差异。移动互联网的拓扑结构一般更加稳定，并且承载的无线链路也比较多。一旦某一段子网络受到制约，就会形成更加稳定的运动主体。因此，移动互联网络自身特点需要新的路由协议与理论，而不能照搬传统的互联网协议和理论。 3.移动互联网络协议与理论需要对运动网络动态连接的支持为了有效地防止传统移动网络在路由效率、地址和安全性等方面的不足，现代新型的移动互联网络可以解决这些问题。因此，移动互联网络协议与理论需要对运动网络动态连接的支持。尤其是代理技术和隧道技术的使用，能够有效地解决了终端运动问题，但是无法达到整个网络动态的要求。通过移动IP的应用，各运动子网中都设立了主机路由。由于移动IP的拓扑结构更加稳定，并且其只对传统互联网进行拓展，而不会影响现有的协议。但是，移动互联网的本质就是网络的动态变化，变革路由协议与理论是大势所趋。 4.移动互联网络协议与理论的研究依靠互联网技术的发展在对互联网络进行设计时，一般需要考虑以下几个方面的因素，主要包括主机集合与互联网之间的分组路由机制与理论、连接运动子网与主机集合到互联网的无线技术和主机集合的有线和无线传输技术等。但是，主机集合与互联网之间的分组路由机制与理论更加具有研究空间，并且有相关的技术支撑。然而，另外两种要素通过现代更加先进的信息技术能够很好地解决。因此，移动互联网络协议与理论的研究依靠互联网技术的发展。 2、移动互联网技术的发展趋势

仪器仪表数字图像的识别及其应用

摘要：本文针对仪器仪表应用环境的实际情况，设计了数字图像识别硬件平台，采用STC12LE5A60S2单片机驱动图像传感器OV7670采集图像，可减少由人为因素或传感器干扰引起的数据错误，省去采集卡，节省了成本。通过无线通信，成功地将数字图像识别技术应用到了检测环境中。经过试验，证明了系统的稳定性。关键词：图像采集;无线通信;STC12LE5A60S2;OV7670引言目前，仪器仪表被广泛地应用于各行各业的测量系统中。但是，由于某些仪器仪表只是通过LCD、LED数码管或者表盘来显示数值，并没有提供数据传送的接口，因此很难实现数据的自动采集以及保证数据的实时性和准确性，难以满足对测量系统工作自动化的要求[1]。现如今，随着科学技术的不断进步，对测量系统的管理也从人工监管方式逐步向自动管理方式转变[2]。为了提高系统的工作效率，需要对测量系统所采集的数据进行实时监控，控制中心要快速、准确、自动获取所需数值，这是急需解决的问题。为了使系统能够很好地实现控制功能，笔者设计出基于数字图像的仪器仪表读数识别系统。该系统利用单片机控制图像传感器自动读取仪器仪表的数字图像，经过图像处理和图像识别技术，将识别结果通过无线网络传输，传送至控制中心，由控制中心对采集数据进行综合管理，从而真正实现数据的统一管理和对系统控制的自动化。数字图像识别系统仪器仪表数字图像采集系统主要组成部分有单片机、图像传感器、LCD显示器、无线收发模块以及数据存储器，系统功能框图如图1所示。单片机作为系统的控制核心，

控制图像传感器采集仪器仪表数字图像，将仪器仪表图像数据存储在扩展的外部数据存储器中，利用数字图像处理和模式识别技术读取仪器仪表数字，通过无线收发模块将仪器仪表数字发送到控制中心，控制中心可以直观地显示所采集的数据并对数据进行统一管理。图像采集电路本设计中，仪器仪表图像数据采集模块选用的图像传感器是美国OmniVision公司的彩色/黑白CMOS图像传感器OV7670，该传感器可以通过I2C总线进行对其内部寄存器进行配置，使得输出数据速率、格式都可以得到改变，且输出数据已经做完分离，处理起来相对也比较容易[3～4]。基于功能的实现和价格两方面的考虑，本设计最终决定选取该型号图像传感器作为图像数据采集的核心器件。由于OV7670图像传感器的工作电压为2.45V到3V，对外部工作时钟频率在 10MHz到48MHz，因此控制芯片选用宏晶科技的单时钟/机器周期的 STC12LE5A60S2单片机。该单片机工作电压在2.2V到3.6V，能够和OV7670图像传感器理想匹配;工作频率在0~35MHz，且内部含有波特率发生器，最大可以产生12MHz的方波[5～6]，该信号可以作为OV7670图像传感器的外部工作时钟，也满足了OV7670图像传感器对工作时钟频率的要求。图像采集硬件电路图如图2所示。图像传感器的SDA和SCL分别为内部寄存器配置数据线和时钟线，单片机通过 P1.2、P1.3模拟I2C总线对图像传感器内部寄存器进行配置，使得图像数据输出为QVGA格式，在QVGA的基础之上再次对输出数据进行水平、垂直方向分别8抽样，使得最终输出为像素为60×80;帧同步输出信号VSYNC引脚接入单片机P3.2口，由P3.2引脚捕捉该信号，当捕捉到帧同步输出信号时，开始采集仪表图像数据，图像有效数据是通过单片机对有效像素信号捕捉获取的，有效像素信号是指图像传感器像素时钟信号PCLK接74HC74二分频后与行同步信号HREF经过与非门的信号;主函数中对像素时钟信号PCLK进行捕捉，在该信号有效时，选通图像采集数据控制线，将图像保存在缓存，然后使图像数据线无效，将缓存数据存储到62LV256存储器中，这样就得到了一个像素点的灰度值;行同步信号HREF接入单片机定时器T0中断，当单片机捕

移动互联网的推广现状

本期极客攻略由OAKMIKEOAK撰写。在上期极客活动“百万级应用是怎样炼成的”上，多家百万级应用的拥有者和助力军分享了自己眼中百万级应用的炼就过程。那么对于实际开发者来说，如何才能在众多的应用中脱颖而出？应该采用什么样的策略呢？本期极客观察问您解惑。 1.平台目前，主流移动互联网应用平台包括 iOS,Android,Palm,Blackberry,webOS,Windows Mobile六大平台。上线时间都是在08或09年，最早的是08年7月上线的Apple 的iOS。 2.市场

从市场份额的角度看，由于“历史原因”，Symbian 和Blackberry 拥有数量庞大的智能机，市场份额相对来说有一定优势，但格局正在改变，以Apple 和Android 为代表的新一代智能机正在迅速缩小和两大巨头之间的差距。 3.开发成本

各个平台都有自己的开发“标准”，而这必定会影响到开发成本，进而影响到开发者的平台选择，现在的状况是，Android 相对便宜，而Apple 和Microsoft 相对昂贵，当然，各个开发平台的成熟度也是需要考虑的因素之一。 1.应用商店应用商店作为应用的“栖息地”扮演着最基础的角色，同时也是应用推广的第一步，作为应用信息的第一来源，在应用描述方面要保证真实而有创意，能够吸引挑选者的眼球，另外，把握好应用的更新及分类也是至关重要的。

关键词：更新真实吸引力 2.论坛论坛有两大类，第一类的大部分成员由“小白”组成，内容则主要以提问及分享为主，所以在这类论坛做推广更多的是要采用间接推广法，明目张胆的推广往往不很理想；第二类论坛则是专业人员的集散地，例如CocoaChina，在这类论坛做推广反而应该明目张胆，越显眼越好，当然，发码是必不可少的。关键词：间接直接发码 3.PR 通过PR 做推广效率一般不高，可变因素过多而且不易掌控。关键词：不靠谱 4.促销促销推广的效果是立竿见影的，逢年过节是促销的“旺季”，同时，免费版的推出也是一种效果显著的推广方法，毕竟，低价和免费永远是最能吸引消费者眼球的方式。关键词：低价免费节日 5.代理（Publisher）

关于人工智能中的图像识别技术的研究

１９１关于人工智能中的图像识别技术的研究翁和王（武夷学院数学与计算机学院，福建武夷山354300）摘要：图像识别技术作为在信息时代发展起来的一项信息技术，其主要是利用计算机对人工进行替代，实现对众多的物理信息进行处理。计算机技术快速发展也推动了图像识别技术得以迅猛的发展。文章就图像识别的技术原理、模式识别进行图像识别技术概述，并对其识别过程进行一定的分析，重点对神经网络以及非线性降维两个形式的图像识别技术加以分析。以期对图像识别有关的研究人员与应用人士有所参考。关键词：人工智能；原理与过程；图像识别技术；非线性；神经网络中图分类号：TP18文献标识码：A 文章编号：1673-1131（2016）10-0191-02 0引言图像识别技术作为人工智能内的重要领域之一，在计算机技术和信息技术快速发展的背景下，其也得到了愈发广泛的使用，其在医疗诊断、指纹识别、面部识别以及卫星云图识别等方面具有着很好的应用。图像识别技术通常是指利用计算机对系统前端捕获的图片根据既定的目标对其进行处理。图像识别在人们日常的生活中也得到普遍的应用，诸如条码识别、车牌捕捉以及手写识别等。随着其不断的发展与完善，其今后的应用领域也会更加的广泛。 1图像识别技术的概述1.1图像识别的技术原理事实上，图像识别具有的原理并非很深奥，主要是图像识别所需处理的信息非常的复杂。计算机中的所有处理技术均不能随意出现，是众多学者通过实践获得的启示，通过程序使其得到模拟与实现。计算机实现图像识别所需的原理与人类进行图像识别所需的原理基本上是一致的，仅仅是计算机不存在人类视觉和感觉方面的影响。人类在进行图像识别过程中并非仅是利用这一图像存在于脑海内的记忆加以识别，而是通过图像自身拥有的特征对其进行相应的分类，之后利用各个类别拥有的特征使图片被识别出来。当我们看到图片时，大脑便会快速感知出以前见过这张或与之相类似的图片与否。事实上在看到和感知间已经实现了快速的识别，这一识别与搜索存在一定的相似性[1]。在识别过程中，大脑将会按照存储记忆内被分好类的图片展开识别，检查其是否和这一图像存在相同或者是类似特征记忆存储，便识别出以往时候看见过这一图片。计算机进行图像识别的原理也是这样，利用分类和提取出图像的重要特征，并对多余的无用特征加以有效地排除，以此实现对图像的识别。计算机所能提取出来的上述特征有时会较为明显，而有时也会非常的普通，这在极大程度上对计算机识别效率造成一定的影响。总而言之，利用计算机进行视觉识别时，图像中的内容一般是通过图像特征对其加以描述的[2]。 1.2模式识别模式识别作为信息科学与人工智能中的重要组成，其通常是对现象和事物处于不同形式中信息实现处理与分析，以便能够达到对现象与事物进行分类、描述以及辨认等目标。而计算机能够实现图像识别便是对人类进行图像识别时的一种模拟，在实现图像识别时，能够展开模式识别是不可或缺的。以往的模式识别仅仅是人类所掌握基本智能之一，伴随人工智能以及计算机技术得到兴起与发展，人类自身具有的识别模式便无法再满足人类的生活需求，对此人们便需要利用计算机来对人类脑力劳动进行一定程度的替代与扩展。这也就产生了计算机形式的模式识别。简而言之，模式识别便是对数据实现分类，其是一门和数学有着密切联系的科学，其所运用的大量思想便是数学中的统计和概率[3] 。可以将模式识别分成统计模糊模式、识别模式识别以及句法模式识别三类。 2图像识别技术的识别过程由于计算机进行图像识别和人类进行图像识别所采用的是一样的原理，因此上述两种识别过程也会存在一定的相似性。可以将图像识别技术划分为如下几步：第一步，信息的获取，其是指利用传感器将声音和光等信息装换为电信号，简而言之便是获取识别对象具有的基本信息，同时将其装换成为计算机可以识别的信息。第二步，预处理，其是指对图像进行去噪、变换以及平滑等处理操作，以此来提升图像所具有的重要特点。第三步，特征抽取与选择，其是在模式识别过程中，要对图像进行特征的抽取与选择，简而言之便是识别的图像是多种多样的，若想通过一定的方式将其分离开，便要对图像中拥有的自身特征进行识别，在特征的获取时便称为特征抽取[4]。在进行特征抽取过程中，获取的特征并非一定对本次识别有所价值，此时便要对所获取的特征进行一定的提取，这便是特征选择。对于图像识别整个过程而言，特征抽取与选择时期中最为关键的步骤之一，因此，这一步使进行图像识别理解时的重点内容。第四步，分类器设计与分类决策，其中分类器设计即利用训练来制定出一个识别规则，借此识别规则便能够获得一个特征种类，从而让图像识别可以达到更高的辨识率。而分类决策则是对特征空间内的被识别对象实现分类的最佳识别方法。 3图像识别技术的研究分析 3.1神经网络形式的图像识别技术神经网络形式的图像识别是目前较为新型的技术，其是基于以往的图像识别方式，并将神经网络算法进行有效的融合。这里所说的神经网络指的是人工神经网络，换句话说便是该神经网络并非是动物体所拥有的神经网络，而是人类根据动物神经网络进行人工模拟的一种神经网络。对于神经网络形式的图像识别技术而言，遗传算法和BP 神经网络进行有效的结合是目前基于神经网络形式的图像识别技术内最为经典的模型，其在诸多的领域之中均有所应用。对图像识别系统运用神经网络系统，通常先对图像特征进行提取，之后将图像特征向神经网络中加以映射，以此实现对图像的识别与分类。例如，对于智能汽车监控中拍照识别技术而言， 2016 （Sum.No 166）信息通信 INFORMATION &COMMUNICATIONS 2016年第10期（总第166期）

图像识别技术浅析

图像识别技术浅析 Analysis of Image Recognition Technology 刘峰伯软件学院2010544029 【摘要】:本文描述了图像识别系统的结构与工作原理，在对图像预处理、特征提取、分类、图像匹配算法进行深入研究和分析的基础上，分析和比较了各种算法的优缺点，并讨论了其中的关键技术。【关键词】：图像识别；预处理；特征提取；匹配【Abstract】This paper describes the structure and working principle of an image recognition system. The advantages and disadvantages of various a1gorithms are compared on the basis of in-depth analysis of the image pre-processing, feature extraction, classification and image matching algorithms, and discussed the key technology. 【Key Word】Image Recognition；Pre-Processing；Feature Extraction；Matchi ng. 一、引言图像识别，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。随着计算机技术与信息技术的发展，图像识别技术获得了越来越广泛的应用。例如医疗诊断中各种医学图片的分析与识别、天气预报中的卫星云图识别、遥感图片识别、指纹识别、脸谱识别等，图像识别技术越来越多地渗透到我们的日常生活中。二、图像识别系统 1、概述自动图像识别系统的过程分为五部分：图像输入、预处理、特征提取、分类和匹配，其中预处理又可分为图像分割、图像增强、二值化和细化等几个部分。（1）图像输入将图像采集下来输入计算机进行处理是图像识别的首要步骤。（2）预处理为了减少后续算法的复杂度和提高效率，图像的预处理是必不可少的。其中

图像识别技术在安全防范系统中的应用

图像识别技术在安全防范系统中的应用摘要：本文通过对图像识别技术在安全防范系统中的应用现状分析，提出在不增加硬件成本的基础上融入图像识别技术及软件支持，能够提高安全防范系统的智能程度和自动化控制能力，为智能建筑的使用者提供更为安全、快捷、舒适的工作生活环境。abstract： this paper analyzed the application of image recognition technology in security & protection system，proposed to introduce the image recognition technology and software support on the basis of without additional hardware cost， to improve the intelligent degree and automatic control ability of security & protection system and provide more safe，fast， comfortable working and living environment for users of intelligent building. 关键词：安全防范系统；图像识别技术；门禁控制；车辆管理key words： security & protection system；image recognition technology；access control；vehicle management 中图分类号：tp391 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2013）23-0218-02 0 引言安全防范系统（sps，security & protection system），是以维护社会公共安全为目的，运用现代电子技术、视频采集技术、传感器技术、计算机技术和网络技术构建的集散型控制系统或网络，具