你注意到自己的指尖了吗

如果你需要确认是否把养老金发放到位,或者需要构建暂住人口信息大厦,或者你是一个虚拟银行的筹建者,那么你会考虑用哪一种更稳定便捷的个人识别系统来确保信息处理的安全性?是继续沿用具有缺陷的身份证件识别系统,还是用传统的密码?     

六种生物识别技术的比较

1 生物技术综述 信息安全的保密性、完整性、真实性、不可否认性及可控性是安全的要素。人类在浏览资料、交易和物品安全保护的有效性、方便性上经历了三个阶段的发展: (1)第一阶段是最初的方法,采用大家早已熟悉的机械钥匙。 (2)第二阶段是由机械钥匙发展到数字密钥,如登录上网的Password以及ATM机所需的PIN、ID卡、IC卡或条形码等,     

数据样本有限的交通恐怖袭击行为识别

为解决交通恐怖袭击行为识别时数据样本有限,难以满足深度神经网络(DNN)对海量训练数据的需求,提出数据增强深度学习的样本有限条件下交通恐怖袭击行为识别方法.首先,设计数据增强策略与方法,获得足够的训练样本;其次,在训练时使用原训练样本和增强训练样本计算代价函数,以抑制过拟合,提高鲁棒性;然后,堆栈多个稀疏自编码(SAE...     

Xmak Hugs婴儿RFID射频识别智能防盗系统

借助全球领先的RFID射频识别科技,在婴儿身上佩戴可发射出RF射频信号且对人体无害的智能电子标签,同时在医院内需要进行控制的区域安装信号接收     

基于深度学习的地铁施工作业人员不安全行为识别与应用

为有效识别地铁施工作业人员不安全行为,基于深度学习与计算机视觉技术,提出融合行为和身份识别的不安全行为识别方法。首先,对更快速的基于区域的卷积神经网络(Faster R-CNN)算法进行优化,引入高效通道注意力(ECA)模块提升行为识别的准确性;其次,将基于人脸超分辨率算法的人脸识别方法与行为识别相结合,提升图像像素水平并准确输出不安全行为执行人员相关信息;然后,行为识别与人脸识别并发进行,识别结果回流至数据库最终输出工人不安全行为报告;最后,选取某地铁施工项目的4种不安全行为进行识别方法的实证应用。研究表明：该方法可在地铁施工场景下进行有效应用,不安全行为识别和执行人员身份识别的准确率均达0.85以上,具有较高的准确度。     

基于数据挖掘的施工危险识别注意投入与分配研究*

为分析施工情境中危险识别注意资源动态投入分配规律,基于动态时间规整算法,挖掘危险识别注视轨迹序列,以表征注意资源投入分配变化,并采用k-means聚类、注视熵、Needleman-Wunsch全局序列对齐算法和统计等方法,深入挖掘注意资源在危险目标中投入和分配等时空变化规律。研究结果表明:当事人危险识别各阶段注意资源呈现从显著目标到高危目标的投入变化趋势,危险识别注意资源分配随情境复杂因素呈现零散、均匀的空间特征,分配无序程度提高。     

基于BERT-BILSTM-CRF模型的电力行业事故文本智能分析*

为解决电力行业事故报告文本较长、语义复杂,难以进行有效文本识别问题,提出1种以BERT作为底层的预训练模型,并设计1种双重注意力机制编码器,结合BILSTM-CRF深度挖掘事故文本语义特征,从而实现文本智能分析。首先构建电力词典,通过对BERT预训练,进行BIO标注,然后引入BILSTM-CRF模型实现对文本标签智能分类,最后将该模型与现行其他4种深度学习模型进行对比。研究结果表明:该模型智能识别精确率、召回率及F1值(查准率)均达到约97%,较其他4种模型中效果最好的模型分别提高0.02,0.03,0.02。研究结果可为电力行业事故报告文本分析提供1种新思路。     

隧道微差爆破雷管延时识别方法研究

微差爆破延时的识别是爆破方案调整和优化的重要依据。采用HHT和分形组合方法对实际隧道工程采集到的爆破振动信号进行了分析。利用HHT变换中的EMD(Empirical Mode Decomposition)分解对采集到的典型爆破振动信号分解为12个imf(Intrinsic Mode Function)分量。通过分形盒维数算法,计算得到原信号及其各imf分量的分形盒维数值和自相似性因子值,并确定imf 4分量为信号的主分量。对其进行HHT变换取模,准确识别了微差爆破雷管实际延期时间。分析结果表明,HHT和分形组合方法对于微差爆破延时的识别可靠,精度高。     

基于属性区间识别模型的天然气管道事故后果评价技术研究

为了准确评价天然气管道事故后果严重程度,提高管道安全管理水平,以属性区间识别理论为基础,建立了天然气管道事故后果综合评价的属性区间识别模型;同时,为解决属性区间识别模型中的权重确定问题,在收集天然气管道历史事故数据的基础上,建立投影寻踪-遗传算法模型,从历史事故数据中获得客观权重;最后依据置信度准则对天然气管道事故后果进行属性识别,实现天然气管道事故后果严重程度的等级划分.应用所建立的模型对近年来发生的13起天然气管道事故进行实例验证,结果表明,属性区间识别模型操作简单,结果合理,具有一定的参考价值,为天然气管道事故后果评价提供了一种新的方法,进一步可为天然气管道安全管理和应急救灾措施的制定提供技术支持.     

生物识别技术在司法领域的发展与应用

近年来,随着网络的普及和人们对计算机依赖性的增强,信息安全问题越来越受到重视,对使用者身份的准确辨识和确定的需求日益增长,生物特征以其独特性和唯一性成为身份识别技术领域的重要信息技术手段之一。目前,生物识别技术在司法领域以及大型公