智慧图书馆实践：自动识别技术

自动识别技术是以计算机技术和通信技术的发展为基础的综合性科学技术，它将数据自动识别、自动采集，并且自动输入计算机进行处理。自动识别技术近几年的发展日新月异，已成为集计算机、光电、机电、通信技术为一体的高新技术学科，是当今世界高科技领域中的一项重要的系统工程。它可以帮助人们快速、准确地进行数据的自动采集和输入，解决计算机应用中数据输入速度慢、出错率高等问题。目前它已在邮电通信业、物资管理、物流、仓储、医疗卫生、安全检查、餐饮、旅游、票证管理等各行各业和人们的日常生活中得到广泛应用。

自动识别技术产生于20 世纪40年代，在70年代开始逐步发展，并在近十年得到迅速发展，是一门以计算机和通信技术为基础的综合性科学技术。自动识别技术是指根据现实数据，利用计算机系统，进行信息化数据自动采集和识读，在实际应用中为使用者提供相关工作的决策信息或自动化装置等技术系统的控制信息。

作为当前信息技术的一个重要分支，自动识别技术为各个应用行业提供自动识别与数据采集技术为主的信息化产品与服务，很大程度上提高了供应链的应用效率，推动了各国信息化建设，具有广阔的发展前景。自动识别技术是一门独立学科，拥有庞大的家族体系，包含条形码技术、磁卡技术、光学与图像识别技术、射频识别技术、语音识别技术以及生物特征识别技术等。不同识别技术具有自己的特征和适用领域，总体发展呈现多种识别技术的集成化应用，领域不断拓展，并向纵深方向发展。

自动识别（Automatic Identification，Auto-ID）是通过将信息编码进行定义、代码化，并装载于相关的载体中，借助特殊的设备，实现定义信息的自动采集，并输入信息处理系统从而得出结论的识别。自动识别技术是以计算机技术和通信技术为基础的一门综合性技术，是数据编码、数据采集、数据标识、数据管理、数据传输的标准化手段。

自动识别系统是一个以信息处理为主的技术系统，它的输入端是将被识别的信息，输出端是已识别的信息。自动识别系统的输入信息分为特定格式信息和图像图形格式信息两大类。

特定格式信息识别系统。特定格式信息就是采用规定的表现形式来表示规定的信息。例如条码符号IC 卡中的数据格式等。系统模型：被识别对象-获取信息-译码-识别信息-已识别信息。

图像图形格式信息识别系统。图像图形格式信息则是指二维图像与一维波形等信息。例如二维图像包括的文字、地图、照片、指纹、语音等。流程：被识别对象-数据采集获取-预处理-特征提取与选择-分类决策-识别信息-已识别信息。

2.2.2.1　条形码技术

条形码技术是以条码为主要表现形式的自动识别技术之一，条码是一组规则排列的“条”“空”以及相应的数字，用以表示一定的字符、数字及符号组成的信息。“条”指对光线反射率较低的部分，“空”指对光线反射率较高的部分，这些“条”和“空”有各种组合，以构成不同的图形符号，应用于不同领域。条码的使用介质通常是纸，贴附在物体表面，使用光学阅读器扫描。条码的不同密度导致强弱不同的反射光，再经过解码器转换成数字信息。阅读器是条形码识别技术的关键设备之一，包括扫描器和解码器。扫描器用于扫描条码，转换成二进制数字表示；解码器用于把二进制数字转换成十进制数字，再输入计算机处理，得到可供识别的信息。整个过程概括为由光学信号转换成数字信号，再解析成可被识读的信息信号。

条形码技术在商品零售领域应用最为广泛，每种商品都有一个独立且唯一的条码，确定全球唯一性。国际商品条码总会负责各会员国的国家代号的分配与授权，再由各会员国的商品条形码专责机构，对其国内相关制造商、批发商、零售商等授予厂商代表号码。基于维数，条码分为一维条码、二维条码等。市场上应用最广泛的是一维条码，由反射率相差很大的“条”和“空”组成，在水平方向表达信息，信息容量约在30 个字符左右，通常包含字母和数字，条码一旦被破坏后便不能再使用。随着应用扩展，对条码信息密度和信息量提出了更高要求，一维条码不断向二维和三维条码方向发展。二维条码是在水平和垂直二维空间存储信息，具有信息容量大、编码范围广，式样多、尺寸小、纠错能力强等优势。二维条码分为两类：一类是由矩阵代码和点代码组成，相关数据以二维空间的形态编码；另一类是包含重叠或多行条码符号，相关数据以成串的数据行显示。

条形码技术是现在图书馆应用最为广泛的一种识别技术，因为其成本较低、技术成熟而被众多图书馆应用。条形码技术规范详见本书附录1。

条形码技术在图书馆的使用主要体现在两个方面。

一是图书条码，作为图书ID，主要用于流通时扫描录入，实现自动化操作。（见图2-3）

二是二维码的应用。广泛应用于向机器的信息传递，特别是向智能移动终端（手机）的快速信息传递。（见图2-4）其实质是把这本电子书的下载链接地址发送给手机，这样就免去了读者要手工输入一大串链接地址的麻烦。

图2-3　图书条形码页面　

图2-4　电子屏二维码

总之，二维码作为智慧图书馆服务端与移动智能终端进行信息传递的载体，有着很强的实用性。二维码在图书馆中的应用，主要有以下几种实例：第一，导航与定位服务：通过拍摄二维码，可以获取当前读者与图书馆位置，并可将地理位置坐标编入二维码，经移动智能终端拍摄识别后，则可通过移动智能终端导航功能快速定位图书馆位置，并获取其具体路线；第二，信息与资源共享：将各类资源和信息内容通过二维码方式与他人分享，例如：将图书馆书目信息通过二维码进行分享；第三，快速资源获取：拍摄二维码，快速下载各类资料与文件，例如：图书馆移动客户端安装文件、学术期刊和论文等；第四，内容记录服务：读者查询相关内容，通过生成二维码，并经拍摄后保存到移动智能终端，使读者无须携带纸笔即可记录；第五，导览服务：通过扫描二维码，可获取当前位置信息，通过配套应用软件等方式进行定位与导览，例如通过展览中展品介绍信息定位当前位置等。

2.2.2.2　磁卡技术

磁卡技术是以磁卡为主要表现形式的自动识别技术之一，应用了物理学和磁学的基本原理。磁卡是一层薄薄的由定向排列的铁磁性氧化粒子组成的材料，用树脂粘合在一起并涂到诸如纸或塑料这类的非磁性基片上。通过事先在卡片中编码记录一定的信息，当磁卡在使用过程中通过读卡器的磁头时，就能读取或写入二进制编码信息。(www.xing528.com)

磁条技术的优点是：数据可读写，即具有现场改变数据的能力；数据存储量大，便于使用，成本低廉；具有一定的数据安全性；能黏附于不同规格和形式的基材上。这些优点，使其在很多领域得到广泛应用，例如信用卡、银行 ATM 卡、机票、公共汽车票、自动售货卡、现金卡（如电话磁卡）等。“随着集成电路技术和计算机信息系统技术的全面发展，科学家们将具有处理能力和具有安全可靠、加密存储功能的集成电路芯片嵌装在一个与信用卡一样大小的基片中，组装成“集成电路卡”，国际上称为“Smart Card”，我们称之为“智能卡”。其最大的特点是具有独立的运算存储功能，在无源情况下，数据也不会丢失，数据安全和保密性都非常好，成本适中。智能卡与计算机系统相结合，可以方便地满足对各种各样信息的采集、传送、加密和管理的需要。它在银行、公路收费、水和燃气收费、海关车辆检查（汽车通过即时读写完毕）等许多领域都得到了广泛应用。

2.2.2.3　光学与图像识别技术

光学字符识别技术发展较早，已有 30 多年历史。随着微电子及计算机技术的发展，近几年出现了图像字符识别技术。两者工作原理大致相同，对视觉图像进行特征抽取和分析，自动识别标志、字符、编码结构等。光学字符识别技术是文字电子化过程中最重要的环节，通过扫描机、摄像机等将印刷品的图像信息转化成相应的文本信息，应用于办公室自动化中的文本输入、邮件自动处理和相关领域中的自动获取文本过程等。图像识别技术扩大了传统图像信息概念，不再局限为视觉形象或非可见光谱图像，而是指对复杂对象或系统从不同的空间点、时间点等方面收集到的全部信息之和。此技术广泛应用于遥感、工业检测、生物医学、地质海洋应用等领域。

2.2.2.4　射频识别技术

射频识别技术——RFID，是一种非接触自动识别技术，融合无线射频技术、传感器网络技术、网格技术以及软件中间件等技术，非人工干预进行大量数据自动化快速识别，实现处理和信息交互。基于其优异特性，RFID 应用广泛，主要应用于物流跟踪、车辆自动识别、智能交通系统、生产线自动化及过程控制、动物监测与管理、图书馆应用等。以RFID 为代表的射频识别技术，因其识别精准、自动化程度高，成为构建智慧图书馆物理空间的首选技术。

2.2.2.5　语音识别技术

语音识别技术，也叫声音识别技术，是将人类语音转化成电信号，再将电信号输入到具有特定含义和规范的编码模式中，从而转换成计算机可以识别的数据形式，以启动组织文件、发出声音等行为。主要应用在汽车行业的制造和检查任务、物流仓储和配送的物品跟踪、运输业的收货装车作业、办公文件录入、人机交互场景应用等领域。语音识别以分批式和实时式两种形式收集信息。分批式是指信息从主机系统中下载到手持式终端机中，自动更新，在特定时间再将全部信息上载到计算机主机处；实时式是与RFID 相结合进行应用，提供与主机间的实时快速连接，完成语音特征提取、模型匹配和语言处理三个步骤。

2.2.2.6　生物特征识别技术

生物识别技术是指通过计算机对人类自身生理或行为特征进行身份认定，作为身份识别和认证手段。主要应用在金融证券、海关、教育、门禁等领域。该技术基于人体特征不可复制的特性，将捕捉到的生物特征与识别系统中的生物特征资料进行匹配，进行身份识别和认证。最主要的生物特征识别有指纹识别和人脸识别两种。

2.2.2.7　机器视觉技术

机器视觉是指在没有人类干预的情况下使用计算机来处理和分析图像信息并作出结论。视觉系统在几类不同的应用中使用，包括自动识别、测量与检验、机器人指导与控制、材料搬运与分类，以及不同的自然科学与医药学（例如X 光结果的解释和制图）。以视觉为基础的自动识别系统在那些要求机器视觉的应用中是一种自然的选择，例如：质量检验、测量与机械手组装线。在这些综合应用中，一套独立的视觉系统能够用来实现这两方面的功能。

视觉系统使用一个与计算机相连的摄像机来摄取图像，然后将它转换成机器可读的形式。这个过程被称作数字化。软件程序被用来处理这个数字化的图像，以取得需要的信息。今天的大多数视觉系统使用特殊化的电子线路（硬件）而不是软件。因为硬件为基础的系统提供了非常高的图像处理速度。通常硬件越多，仪器的操作速度就越快。

许多不同的规则系统（即以数学为基础的处理程序与方法）已经发展来处理数字化图像。一些规则系统进行光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）或识读条码。其他的则在一个固定的镜头内识别和寻找移动物品，或按物品的形状将它们分类（形状分辨）。

以前，因为一部普通的机器视觉系统所要求的硬件数量和软件的复杂性，机器视觉系统要比条码扫描器贵得多。现在，硬件的价格急速下降，使得机器视觉系统与条码扫描器的价格差大幅减少。随着更快的计算机晶片和电脑附加卡的出现，机器视觉系统的价格会继续下降。

机器视觉系统还在识读二维码符号方面得到应用，特别是在低光源/低反差的情况下，激光扫描器或电荷耦合元件（Charge-coupled Device，CCD）扫描器不能识读条码，因此机器视觉系统得以应用。甚至在机器视觉成本高的时候，以视觉为基础的自动识别系统还是找到了在工业中的应用领域，而且现在继续发掘新的应用途径，通常用于那些自动识别系统的传统技术不能使用的地方。机器视觉技术继续以很快的速度改进着。目前，机器视觉系统应用在汽车制造、电子、航天、食品、药物、饮料、木材、橡胶、保健和金属工业等领域。随着技术的日益成熟，其在工业领域中的应用会更广泛。

基于上述介绍，表2-2 列出了七种自动识别技术各自的优缺点。

表2-2　七种自动识别技术各自的优缺点