识别的方法包括哪些

㈠ 个人识别的方法

简介
个人识别方法主要有四种：其一为直接辨认法，即通过亲友、群众辨认尸体及随身物件确认尸体身源；其二为法医物证学方法，即通过检测尸体及嫌疑人的血型、DNA型等个人遗传标记，经同一认定后确认尸体身源；其三为法医学亲子鉴定方法，即通过检测尸体、嫌疑死者父亲和/或母亲某些遗传标记，看是否符合孟德尔遗传规律来判断是否有亲子关系，从而间接确认尸体身源；其四为其他技术方法如通过指纹、嗅味等同一认定来确认死者身源。现分述如下：
直接辨认法
此方法因直接、简便而成为最常用的方法。即通过直接观察、辨认尸体和随身物品看死者或某物品是否熟识而确认死者身源。辨认依据主要为年龄、性别、身高、头发、营养发育、面貌、肤色、衣着服饰、个人随身物品及其他明显的个人生理、病理特征如体毛、胎记、手术瘢痕、假牙、妊娠、疾病、先天畸形、残疾状态。辨认方法包括尸体、物品直接辨认和照片辨认两种，以前者结果可靠性大，绝大多数完整、新鲜、衣着整齐的尸体可通过此方法确认[1]。但对高度腐败尸体、碎尸及尸体上无明显个人特征者误差较大。由于个体特征偶合性，即使是新鲜尸体，也不能以某一项个人特征确认死者身源，必须综合考查其他特征并结合其他识别方法来确认[2]。
法医物证学方法
此方法为直接确认，故较可靠，也是法医检案中常用方法之一。即通过运用法医血清学、牙科学、人类学的检测技术和方法检验来自无名尸体的血液、血痕、组织块、毛发、牙齿、骨骼等生物学检材，并与嫌疑人（调查所得）生物学检材（如血痕、毛发）进行比较，根据同一认定原则确认死者身源。
一. 法医血清学方法
此方法是通过检测来自无名尸体的血液、血痕、其它体液、人体组织脏器、毛发、牙齿、骨骼等生物学检材的血型、DNA多态性等个人遗传特征，并与嫌疑人检材相应遗传特征相比较分析，经同一认定后即可判断无名尸体是嫌疑人，若不相同，则可排除。
1． 血型检测
血型是人类的个体特征之一，由来自父母双亲的遗传基因决定，按孟德尔遗传规律从亲代传给子代，具稳定性强、特异性好的特点，故可用于个人识别。血型检测是法医学个人识别最常用方法之一，主要通过检测来自无名尸体的血液、血痕、其它体液、组织脏器、毛发、牙齿、骨骼的血型抗原物质，确定无名尸体的血型类别。自1901年奥地利学者Landsteiner发现人类第一个血型系统即ABO血型系统之后，血型研究发展很快，新的血型抗原系统不断被发现并广泛应用于临床输血、器官移植、遗传生化、法医学个人识别等领域。近年来随着医学、生物学、生物化学、遗传学的飞速发展，学者们发现除红细胞血型外，其他人体细胞、组织如白细胞、血小板、血清蛋白、唾液、精液等也具有遗传学多态性，使血型概念大大扩展，法医学个人识别能力也得到极大提高。一些主要血型组合率便可达到天文数字，从理论上看，除单卵双生子外，地球上每一个人的血型都不相同[3]。
常规血型检验虽然能解决许多案件的调查和证据提供问题，而且从理论上讲，其表型可达到人各不同、终身不变的识别能力。但实际应用中血型检验常受多种条件的限制，如因检材量少或陈旧、腐败使血型物质变性、抗原型消失、酶活性下降等，使实际检案中能检测的血型系统不足20种，因此利用血型排除同一个体是肯定的，而认定同一个体却是相对的。近年来随着单克隆抗体、酶免疫、放射免疫技术、等电聚焦技术的应用，血型检测灵敏度大大提高，但检案中运用时因操作繁琐、技术性强、成本高而难以普及。
2． DNA检测与分析
80年代，随着分子生物学的进展和重组DNA技术的建立，法医物证鉴定得到快速发展，法医学DNA分型技术应运而生。1985年，英国累斯特大学Jeffreys等建立了DNA指纹技术。应用放射性核素标记的多基因座探针与人基因组DNA的限制酶消化产物作分子杂交，成功地制作成高度个体特异性的多基因座DNA指纹图。研究证实无关个体的DNA指纹图相同的偶合率为小于2.4×10-11[4]。除同卵双生子外，几乎没有两个个体DNA指纹图完全相同，从而使法医学个体识别能力从排除达到同一认定水平。随后，单位点DNA探针杂交技术、短串联重复序列（STR）的发现及聚合酶链反应（PCR）技术的应用，使法医物证鉴定的灵敏度达到超微量水平[5]。目前广泛应用于无名尸体、碎尸案的个人识别和认定[6-8]。随着中国DNA数据库建设的逐渐开展，利用网络系统进行查询比对，将使该技术在侦查破案中个人识别的作用会有新的突破。
二. 法医牙科学方法
牙齿是人体最坚硬的组织之一，受遗传、地区、年龄、食物、营养、卫生习惯、疾病、外伤等影响具有一定个体特异性。牙髓中含有大量细胞，可检测其血型、DNA型，因此可用于个人识别。而且牙齿耐高温、抗腐败能力强，在高度腐败尸体、白骨化无名尸体、火灾、焚烧炭化尸体个人识别中，牙齿常为重要的法医学物证。
对无名尸体的牙齿进行检验常运用牙科学方法进行，通过观察牙齿类别、大小、形态、萌出及脱落时间、磨耗度等分析死者年龄[9]、性别[10-11]等特征，结合血型检测、DNA分型[12]结果，并与嫌疑人牙齿照片、病历记载及血型、DNA型比较分析，可认定尸体身源，从而为侦查活动提供重要线索。
三. 法医人类学方法
无名尸体、碎尸案检验常涉及人体骨骼、毛发、皮肤纹理等内容，上述组织有明显种属及个人特征，随年龄增长出现明显规律性变化和性别差异，因此可应用人类学的理论与技术，推定是否为人体组织及其性别、年龄、身长等个人特征，为个人识别提供依据[13]。特别是骨骼检验，由于骨骼具有坚固、耐高温、抗腐败等性能，而且骨骼组织中也含有大量血型抗原物质，可用血清学方法检测血型；提取骨组织中DNA可进行DNA分型，所以骨骼常是无名尸体个人识别的重要检材。
对无名尸骨的检验主要运用人类学方法进行，即通过观察尸骨形态、结构特征，测量尸骨的长度来分析无名尸体年龄、性别、身高等特征，配合血型检测、PCR检测、DNA分型并与嫌疑人相应个人特征比较分析，从而为无名尸体身源确定提供重要法医学证据。近年来颅像重合技术、面貌复原技术的运用[14-15]可使高度腐败甚至白骨化的尸体个人识别达到个人认定水平。
亲子鉴定方法
亲子鉴定是应用医学、遗传学和生物学的理论和技术，检测和分析父母和子女的遗传标记，以判断他们之间是否存在亲子关系。亲子鉴定一般在活体中进行，检材为孩子、可疑父母的外周静脉血，通过血型检测、DNA分型检测各自遗传标记，然后分析亲代、子代血型、DNA型是否符合孟德尔遗传规律来判断是否存在亲子关系。
高度腐败尸体、碎尸等无法直接辨认的尸体通过上述法医物证学方法虽可解决尸体性别、年龄、身高、血型、DNA型等个人特征问题，但若无嫌疑人检材比较或档案记录，就不能肯定尸体身源，此时可运用法医学亲子鉴定方法检测嫌疑人父和（或）母血型、DNA型来分析尸体与嫌疑人亲属是否存在生物学血缘关系，从而间接确认尸体身源[16]。
其他方法
1．指纹分析
指纹同人体血型一样是由遗传基因控制的个体特征，具有人各不同、终身不变的特点，所以指纹常用于司法实践中个人识别。提取无名尸体指纹后输入指纹库经计算机分析，可达到同一认定结果[17]。用遗传学原理分析尸体指纹及嫌疑人父母指纹也可为无名尸体的身源确定提供一定证据。
2．警犬辨认
通过警犬嗅闻尸体及嫌疑人常穿用且未洗的衣物嗅味也可协助辨认尸体身份。
上述四种无名尸体识别方法各有其优缺点，如直接辨认和警犬辨认法虽简便易行，但误差不可避免；指纹分析、DNA分型、亲子鉴定方法虽可直接认定，但检材条件、操作、技术、成本等因素常限制其运用；常规血型检测及牙科学、人类学方法只能检测尸体部分个人遗传特征，不能直接认定。因此在司法实践中对无名尸体进行个人识别时上述方法应配合运用，结合案情调查情况综合分析，确认尸体真正身源。

㈡ 【风险识别】风险识别的方法 有哪些

风险识别的方法：风险识别，是指风险管理的第一步，也是风险管理的基础。只有在正确识别出自身所面临的风险的基础上，人们才能够主动选择适当有效的方法进行的处理。现在使用的风险识别方法，可以分为宏观领域中的决策分析（可行性分析、投入产出分析等）和微观领域的具体分析（资产负债分析、损失清单分析等）。下面介绍几种主要方法：
生产流程分析
生产流程分析法，又称流程图法。生产流程又叫工艺流程或加工流程，是指在生产工艺中，从原料投入到成品产出，通过一定的设备按顺序连续地进行加工的过程。该种方法强调根据不同的流程，对每一阶段和环节，逐个进行调查分析，找出风险存在的原因。
风险调查列举
由风险管理人员对该企业、单位可能面临的风险逐一列出，并根据不同的标准进行分类。专家所涉及的面应尽可能广泛些，有一定的代表性。一般的分类标准为：直接或间接，财务或非财务，政治性或经济性等。
资产状况分析
即按照企业的资产负债表及损益表、财产目录等的财务资料，风险管理人员经过实际的调查研究，对企业财务状况进行分析，发现其潜在风险。
分解分析法
分解分析法指将一复杂的事物分解为多个比较简单的事物，将大系统分解为具体的组成要素，从中分析可能存在的风险及潜在损失的威胁。
失误树分析法
失误树分析方法是以图解表示的方法来调查损失发生前种种失误事件的情况，或对各种引起事故的原因进行分解分析，具体判断哪些失误最可能导致损失风险发生。
风险的识别还有其他方法，诸如环境分析、保险调查、事故分析等。企业在识别风险时，应该交互使用各种方法。
本条内容来源于：中国法律出版社《新编金融法小全书（第五版）》

㈢ 文字识别有哪些方法

文字识别
利用计算机自动识别字符的技术，是模式识别应用的一个重要领域。人们在生产和生活中，要处理大量的文字、报表和文本。为了减轻人们的劳动，提高处理效率，50年代开始探讨一般文字识别方法，并研制出光学字符识别器。60年代出现了采用磁性墨水和特殊字体的实用机器。60年代后期，出现了多种字体和手写体文字识别机，其识别精度和机器性能都基本上能满足要求。如用于信函分拣的手写体数字识别机和印刷体英文数字识别机。70年代主要研究文字识别的基本理论和研制高性能的文字识别机，并着重于汉字识别的研究。

中文名
文字识别
外文名
Text recognition
性质
识别
属性
文字
年代
60年代
快速
导航
识别方法

应用领域

中国现状
识别系统
文字识别一般包括文字信息的采集、信息的分析与处理、信息的分类判别等几个部分。
信息采集 将纸面上的文字灰度变换成电信号，输入到计算机中去。信息采集由文字识别机中的送纸机构和光电变换装置来实现，有飞点扫描、摄像机、光敏元件和激光扫描等光电变换装置。
信息分析和处理 对变换后的电信号消除各种由于印刷质量、纸质（均匀性、污点等）或书写工具等因素所造成的噪音和干扰，进行大小、偏转、浓淡、粗细等各种正规化处理。
信息的分类判别 对去掉噪声并正规化后的文字信息进行分类判别，以输出识别结果。

识别方法
文字识别方法 文字识别方法基本上分为统计、逻辑判断和句法三大类。常用的方法有模板匹配法和几何特征抽取法。
① 模板匹配法 将输入的文字与给定的各类别标准文字（模板）进行相关匹配，计算输入文字与各模板之间的相似性程度，取相似度最大的类别作为识别结果。这种方法的缺点是当被识别类别数增加时，标准文字模板的数量也随之增加。这一方面会增加机器的存储容量，另一方面也会降低识别的正确率，所以这种方式适用于识别固定字型的印刷体文字。这种方法的优点是用整个文字进行相似度计算，所以对文字的缺损、边缘噪声等具有较强的适应能力。

② 几何特征抽取法 抽取文字的一些几何特征，如文字的端点、分叉点、凹凸部分以及水平、垂直、倾斜等各方向的线段、闭合环路等，根据这些特征的位置和相互关系进行逻辑组合判断，获得识别结果。这种识别方式由于利用结构信息，也适用于手写体文字那样变型较大的文字。

文字识别
应用领域
文字识别可应用于许多领域，如阅读、翻译、文献资料的检索、信件和包裹的分拣、稿件的编辑和校对、大量统计报表和卡片的汇总与分析、银行支票的处理、商品发票的统计汇总、商品编码的识别、商品仓库的管理，以及水、电、煤气、房租、人身保险等费用的征收业务中的大量信用卡片的自动处理和办公室打字员工作的局部自动化等。以及文档检索，各类证件识别，方便用户快速录入信息，提高各行各业的工作效率。

㈣ 安全风险识别和评估的方法有哪些

常用的几种方法：

1.工作危害分析法(JHA)

工作危害分析法是一种定性的风险分析辨识方法，它是基于作业活动的一种风险辨识技术，用来进行人的不安全行为、物的不安全状态、环境的不安全因素以及管理缺陷等的有效识别。

2. 安全检查表分析法(SCL)

安全检查表法是一种定性的风险分析辨识方法，它是将一系列项目列出检查表进行分析，以确定系统、场所的状态是否符合安全要求，通过检查发现系统中存在的风险，提出改进措施的一种方法。

3. 风险矩阵分析法(LS)

风险矩阵分析法是一种半定量的风险评价方法,它在进行风险评价时，将风险事件的后果严重程度相对的定性分为若干级，将风险事件发生的可能性也相对定性分为若干级，然后以严重性为表列，以可能性为表行，制成表，在行列的交点上给出定性的加权指数。

4.作业条件危险性分析法(LEC)

作业条件危险性分析法是一种半定量的风险评价方法,它用与系统风险有关的三种因素指标值的乘积来评价操作人员伤亡风险大小。三种因素分别是：L(事故发生的可能性)、E(人员暴露于危险环境中的频繁程度)和C(一旦发生事故可能造成的后果)。

5.风险程度分析法(MES)

风险程度分析法是是一种半定量的风险评价方法,它是对作业条件危险性分析法(LEC)的改进。

风险评估在一个企业中，诱发安全事故的因素很多，“安全风险评估”能为全面有效落实安全管理工作提供基础资料．并评估出不同环境或不同时期的安全危险性的重点，加强安全管理，采取宣传教育、行政、技术及监督等措施和手段，推动各阶层员工做好每项安全工作。

使企业每位员工都能真正重视安全工作，让其了解及掌握基本安全知识，这样，绝大多数安全事故均是可以避的。这也是安全风险评估的价值所在。

㈤ 识别客户需求的方法有哪些

客户需求识别的方法：

1、体验中心法

设立体验中心，全方位展示品牌价值，让体验来说明产品的功能或性能，并获取客户反馈，是识别客户需求的有效方法。对一些高科技产品、时尚产品而言，这是一种新颖而有效的识别客户潜在需求的方法。

2、深度访谈法

深度访谈是专业访谈人员和被调查者之间针对某一主题进行的一对一的谈话。深度访谈可用于采集被调查者对企业产品或服务的看法，如用于了解客户如何做出购买决策，产品或服务如何被使用以及客户需求个人倾向等。

3、竞争对手研究法

竞争迫使企业不断寻找新的、更有效的方法来使企业得到长久的发展。通过研究竞争对手的产品或服务，企业可以了解客户的基本需求，推动客户需求的识别。

4、数据挖掘法

企业利用数据挖掘技术可以找出大量数据背后隐藏的规则和模式，从而预测未来趋势。基于人工智能、机器学习、统计等技术的数据挖掘，可以高度自动化地分析客户需求信息，从中挖掘客户需求模式，预测客户需求趋势，帮助企业决策者调整市场策略，从而减少经营风险。