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一、生物识别技术原理及种类
生物识别技术是一种通过采集和分析人体固有的特征(生理特征与形为特征)来进行身份只别的计算机技术。人的生理特征有指纹、手形、脸型、虹膜、脉搏、耳廓等,形为特征包括手写笔迹、走路步态、按键力度等。计算机通过光学、声学、生物传感器等来采集这些特征,应用生物统计学,结合图形、 相似文献
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近年来,生物特征识别技术发展十分迅猛,各种识别系统的准确率较以前有了大幅度的提高。为了更好地了解当前生物特征识别系统的性能和不足,以美国国家标准技术研究所(NIST)为主的国外政府机构和高校自上世纪90年代起,进行了多项生物特征识别技术评测,涵盖了指纹识别、人脸识别、虹膜识别等识别率相当高的技术,吸引了世界多家知名企业、院校和个人参加。本文将全面介绍美国NIST的生物特征识别技术评测项目,以供科研人员参考借鉴。 相似文献
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正引言作为新兴的朝阳产业和信息安全领域应用主力军,生物识别的发展一直受到国家政府的关注,而移动支付的火热让金融机构和用户意识到了安全的重要性和数据的重要性,理所当然地,生物特征识别和移动支付成为了"亲密的小伙伴"。而苹果iphone5S携带的指纹识别技术在将生物识别应用推向了新高度的同时也引起了全国乃至全世界的热烈讨论。许多人认为,未来随着对身份认证的需求将不断增加,对于数据、隐私的 相似文献
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正安防大数据的挑战在宽带化、移动互联网、物联网、社交网络、云计算的催生下,大数据时代翩然而至。大数据时代的数据不仅仅是数据总量的庞大,同时也是种类的庞大。安防行业有着海量的视频、图片数据,一个大型城市每天产生的数据就可以达到1 PB,同时还有飞速增长的特征数据,包括卡口过车数据、人脸抓拍数据、报警数据等。繁多的数据种类、PB级的数据量、低价值密度的视频数据、快速的数据更新处理需求,这些特性都预示着安防行业已经进入大数据时代。看,数据经历了采集-传输-存储-处理这几个过程,存储和处理需要大量的服务器,占用了安防系统80%以上的 相似文献
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近年来,生物特征识别技术发展十分迅猛,各种识别系统的准确率较以前有了大幅度的提高。为了更好地了解当前生物特征识别系统的性能和不足,以美国国家标准技术研究所(NIST)为主的国外政府机构和高校自上世纪90年代起,进行了多项生物特征识别技术评测,涵盖了指纹识别、人脸识别、虹膜识别等识别率相当高的技术,吸引了世界多家知名企业、院校和个人参加。本文将全面介绍美国NIST的生物特征识别技术评测项目,以供科研人员参考借鉴。 相似文献
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<正>明确统一的标志牌是保证用电安全的一项重要举措,但由于导线的众多,颜色的不统一,在操作时,容易引发电气事故,所以,要规范操作,保障工作人员的人身安全。标志分为颜色标志和图形标志。颜色标志常用来区分各种不同性质、不同用途的导线,或用来表示某处安全程度。图形标志一般用来告诫人们不要去接近有危险的场所。为保证安全用电,必须严格按有关标准使用颜色标志和图形标志。我国安全色标采用的标准,基本上与国际标 相似文献
940.
采用连续化学提取法,测定了黔西北高氟病区茶园土壤样品氟含量及氟的形态.结果表明:供试土壤全氟含量为314~3558mg/kg,平均为945mg/kg,高于全国土壤全氟平均含量(453mg/kg).不同类型供试土壤中全氟含量高低顺序为:棕壤和褐土(分别为1118和1114mg/kg)>黄棕壤(908mg/kg)>黄壤(681mg/kg).供试土壤中不同形态氟含量以残余态最高,其平均含量为940mg/kg;其次为有机束缚态氟,平均含量为7.82mg/kg,处于氟污染较高水平,可能会对人体健康和生态环境产生重要影响;铁锰结合态氟也较高,平均含量3.99mg/kg;水溶态氟和可交换态氟均较低,其平均含量分别为:1.98,1.14mg/kg.由此可见,土壤中氟形态大部分均以残余态形式存在于土壤中,可被茶树叶吸收的水溶态氟和可交换态氟含量均不高.相关性分析表明:可交换态氟只与水溶态氟呈显著正相关关系(r=0.459**),而水溶态氟与铁锰结合态氟、残余态氟和全氟均呈正相关关系(r分别为0.240*, 0.226*, 0.229*), 有机束缚态氟与铁锰结合态氟、残余态氟和全氟也呈正相关关系(r分别为0.757**, 0.312**, 0.320**),水溶态氟与土壤交换性盐基含量之间也呈极显著正相关关系,而土壤氟形态与有机质的相关性不明显,仅有机束缚态氟与土壤有机质呈弱负相关.本研究可为该区域土壤氟污染防治提供科学依据,也为土壤氟的迁移转化及其对生态和环境的影响研究奠定一定的理论基础. 相似文献