需求 在物联网和智能家居的制作方面，物体的识别是一个很重要的方面。我们都知道，物联网主要分为感知识别、网络传输、综合运用等方面。而感知识别最重要的就是识别出是什么物体。 我们平时主要是根据各种电子标签提前标识出物体的序号，从而让中央处理单元以前知道是什么物体。而我们在生活中，还常常利用图像识别技术进行识别，感测出是什么物体。 image.png 技术 本文中制作的图像识别软件是由python和pyqt5制作而成，使用LBP+SVM技术，训练识别给定的测试图像，从而进行物体识别。 软间隔支持向量机：当训练数据近似线性可分时，可通过软间隔最大化学得一个线性支持向量机。 非线性支持向量机：当训练数据线性不可分时，可通过核方法以及软间隔最大化学得一个非线性支持向量机。 后续 如果想了解更多物联网、智能家居项目知识，可以关注我的项目实战专栏。 或者关注公众号。 编写不易，感谢支持。
2016年8月，罗马尼亚软体百科(Softpedia)网站发布消息称，新的恶意软件可以欺骗生物识别验证技术。 据Softpedia报道，已经出现了一种新的恶意软件，旨在破解在金融服务机构中越来越流行的行为生物特征识别技术。这种软件就是Gozi的最新版本：一种在2015年首次出现的恶意软件代码。 值得注意的是，针对高价值目标，恶意软件允许操作员手动接管操作，而这个版本的Gozi会加入一些与某些安全平台中使用的行为生物特征识别相关的数据，如光标移动、按键等，以模仿人类的正常操作模式。 该漏洞的出现说明了在越来越先进的安全技术和不断变化的恶意软件之间存在辩证关系，并为其他在线安全方法如生物识别技术提出了问题。基于浏览器的指纹扫描能否为网上交易提供更好的安全性？ 未来的恶意软件是否也可以从在线传输的指纹扫描获取数据？ 据Softpedia报道，关于目前的Gozi问题，研究人员将在2016年的美国黑帽(Black Hat)安全大会上进行详细讨论。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
编译：chux 出品：ATYUN订阅号 ? 面部识别技术存在着一些严重而持久的问题。这项技术作为一个整体在很大程度上受到了不准确和系统偏差的影响。 但是面部识别也可以识别动物，那么如何识别呢？ 至少就目前而言，我们似乎正在利用我们的技术实力来跟踪生态系统，并积极管理人口。 这里列出了所有目前（已知）正被面部识别软件识别的动物，以及我们为什么要识别它们： 奶牛 有超过13亿头奶牛在吃草并排放气体破坏环境。 疾病会在离牛很近的地方迅速传播，所以要密切关注牛群的健康状况是件棘手的事情。一些公司正在调整面部识别以简化这一过程。 爱尔兰初创公司Cainthus就是这样的追踪牛群的公司之一。 使用谷歌的云自动视觉机器学习软件，这项技术将独特地识别野生大象。根据《标准晚报》的报道，如果检测到盗猎者在同一框架内，这项技术甚至会发出警告。
在探讨生物识别验证领域中的 AI 攻防之前，我们先了解一下：什么是生物识别验证。 “验证”表示“满足规定要求”，通常可能出现以下几种情况： What You Know？ What You Have？ 由于生物识别验证通常无需记忆、不会丢失，安全性相对较好，但是在历届 GeekPwn 黑客大赛上，曾经出现超过 10 个项目选手选择攻击智能产品的生物识别验证，其中不乏针对指纹、人脸识别、语音、笔迹甚至虹膜的攻击 我将深入这些经典案例，介绍这些攻击是如何进行的。 攻击生物识别验证模型 上图是生物识别验证系统的通用模型，几乎所有的生物验证识别系统都会采用类似的架构。 这些模块在云计算普及之后，有一些可能在云端。 数据采集 2017 年 10 月 24 日，百度安全研究员“小灰灰”在 GeekPwn 上海现场成功破解了一款虹膜识别验证系统和一部具备人脸识别验证功能的的某品牌最新智能手机。 同时对生成器和判别器进行训练，可以让生成器的数据越来越趋于真实，而判别器的判别能力也越来越强。
DeepTeeth生物识别系统利用牙齿作为移动设备安全系统的ID，只要75平方像素尺寸就能达到百分百的识别率，还能在安卓手机上运行。不过，要想「刷牙」，先把牙刷好。 别怕，右边的是假的 但真的是「道高一尺，魔高一丈」吗？ 那就不一定了。你有张良计，我有过墙梯。 近日有研究人员提出了一种生物识别系统DeepTeeth。 用牙齿作为移动设备安全系统的身份验证令牌。 说到牙齿识别，大家可能会联想到凶案的取证分析环境。的确，假如由于火灾或者其它极端形式，身体的其它部分都遭到破坏。这时只有牙齿是最后的「依靠」。 此外，牙齿还是人体死后最后降解的部分。 用户需要从不同角度和不同光线条件下给牙齿拍照。拍好的照片会在本地处理，以便日后的认证推断。 为了生成核心训练数据库，研究人员收集了51名志愿者的牙齿图像。 论文地址: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3411806 和多数面容识别方法一样，SmileAuth用不同的相机角度捕捉牙齿边缘图像，然后再利用人的牙齿边缘进行生物识别。
在卡内基梅隆大学研究人员和其他人发表的工作基础上，他们着手设计一个AI系统，能够识别物理观察结果是否与特定物体相对应。 我们的感知本质上是多模式的：当我们看到一个柔软的玩具时，我们会想象手指感觉到触摸柔软的表面，当我们感受到剪刀的边缘时，我们可以在脑海中想象它们，包括形状，粗糙度和比例，在这项工作中，我们研究了机器人操纵器如何学习类似的多模态关联 此外，该团队声称其表现优于类似的方法，包括在420项试验中的11名人类志愿者（加州大学伯克利分校本科生），他们被要求在握住东西时观察手指形状来识别物体。 这一方法还有改进的空间：所有图像都来自相同的环境，团队注意到他们只考虑了个体的掌握，而不是多重的触觉互动。尽管如此，他们认为这是迈向感知系统可以像人类一样从触摸中识别物体的第一步。 团队表示，“通过使机器人能够通过触摸识别物体，可以对机器人仓库进行成像，机器人通过在货架上感受到产品图像来检索物体，家中的机器人可以在难以接触的地方检索物体，也许通过多模式训练可以更深入地了解物体属性。
文末有福利哦 这5款软件可以让你在最短的时间内产出带交互的高质量iOS原型，墙裂推荐。 Axure Axure，老牌原型设计工具，覆盖的功能非常全面，使用Axure制作原型比较锻炼思维能力。 如果你只是做简单线框，Axure是可以比较快产出原型的。如果你需要变量、条件判断、中继器这种非常复杂的交互，Axure也能够满足你（但需要花费一定的学习和时间成本）。 另外，摹客的组件是自带交互效果的，这点非常难得。内容切换、渐变、转场等效果可以轻松实现。 摹客不需要下载客户端，在浏览器中进行设计。可以免费使用100个项目，完全够用。 Proto.io Proto.io，国外的一款移动设计原型软件。它有着不错的UI组件，也可以自由导入自己的设计元素。支持多屏互动和组件交互。另外还具备视频录制功能，在用户测试方面反响较好。 以上，就是笔者精心挑选的5款可以快速制作带交互的iOS原型的软件，大家根据自己的设计需要从中选择。原型设计的核心是表达产品设计的逻辑，交互是体现逻辑的重要手段之一。
计算机视觉在识别不同的面部表情方面越来越好，但对于那些在训练数据集中没有充分表现的特定群体，比如种族少数民族或具有雌雄同体特征的女性，算法仍然表现不佳。 谷歌研究人员在arXiv 发表的一篇新论文，通过在模型中包含和训练种族与性别分类器，改进了最先进的微笑检测算法。种族分类器接受了四个种族(亚洲人，黑人，西班牙人，白人)和两种性别的分组训练。 谷歌团队的结果证明，训练种族或性别分类器所付出的努力实际上可以减少偏见问题。研究人员还使用了“性别1”和“性别2”这样的分类，以避免在任何可能的情况下引入无意识和社会偏见。 尽管有了令人鼓舞的结果，并且注意到了所有形式的偏见，但是研究人员在他们的论文中包含了“道德问题”部分，努力指出，他们的工作并不是为了“激励种族和性别识别作为最终目标”，他们还指出，对于打破种族分类，“黄金标准 ”并不存在，而性别在未来的工作中可能被视为一个范围，而不是一个非此即彼的状态。
他们设计了一种新的方法，可以利用人工智能来识别沿海水域是否存在鲨鱼。 Salesforce的研究团队认为，他们可以训练通常用于视觉搜索、品牌检测和产品识别的爱因斯坦视觉算法，来处理无人机视频，识别鲨鱼的独特属性。 训练一个人工智能是非常复杂的，会耗费大量的精力，研究团队之所以花大力气开发这个识别鲨鱼的人工智能，绝不是一时兴起觉得好玩。浅显来说，新一代的工具和技术，可以帮助人们更好评估海滩的情况，保证游客的安全。 往深处想，或许在不久的将来，每座灯塔上安装的人工智能自主无人机可以帮助救生员，这些无人机可以进行常规飞行，将数据传回塔上，进行海难救助而不是局限于识别追踪大白鲨。 从实际的应用程序开始，可以帮助推动人工智能对世界的实际影响。”
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_38004638/article/details/96326014 可行性分析 主要是判断讨论这个软件是否应该做:1:经济可行性,2 、数据库设计、接口设计等，把需求分析得到的DFD转换为软件结构和数据结构 产物：架构图（PowerDesigner EAM）、时序图（PowerDesigner OOM）、ER图/结构数据模型（PowerDesigner CDM/ PowerDesigner PDM）,接口文档、概要设计说明书等 详细设计 内容包括：在概要设计的基础上，扩展细化，交互界面、性能、输入/输出项等，为软件结构图 (SC)中的每一个模块确定采用的算法和模块内数据结构 产物：详细设计说明书等 编码 选定语言,把模块描述转换成源代码 测试 内容包括：设计测试用例发现错误 测试目标：需求分析、概要设计、详细设计以及程序编码等所得到的文档资料，包括需求规格说明、概要设计说明 、详细设计规格说明以及源程序 产物：编写测试计划,测试分析报告 运行维护 内容包括：根据需求变化或硬件环境的变化对应用程序进行部分或全部的修改 分为：正确性维护,适应性维护,完善性维护,预防性维护 产生
Aimersoft Music Recorder for mac是应用在Mac上的录音软件，可以自动识别录制音乐的音乐元数据信息，并且帮助您保存任何音频，对音频无任何损失，它还可以在录制时智能地分割曲目并过滤掉广告 这个音乐录制节目录制的歌曲正是你想要的。 使用精确轨道分割创建iPhone铃声 在线音乐录音机这款音乐录音软件内置强大的铃声制作工具，可以从录音系列和本地音乐库中创建任何铃声。 可编辑的铃声长度为1.0s至40.0s（根据iTunes限制，允许最多40秒）。 自动识别音乐ID3标签 自动识别音乐信息有一首好听的歌但不知道歌手是谁或这首歌是什么？ 配备智能识别技术，可以在录制后智能地将艺术家，歌曲标题，专辑封面，专辑名称和流派信息标记到每个音乐文件中。更重要的是，这个音乐录制工具还能够识别您当地音乐的曲目信息。 可以重命名所有录制的音轨并将其添加到个人播放列表或iTunes资料库中。
android中读写文件的需求地方很多，其中就包括了识别U盘，弹出U盘，读写U盘的文件等。 那么，如何实现这些需求呢? ，因为我们可以在这回调用执行线程达到遍历数据的目的，从而数据到U盘和文件的个数，其次是QueryArg是一个自定义类，用于封装我们所需要的数据，以便区分。 要对自身软件在弹出状态下不重新插拔的前提下，实现重加载笔者暂时没看到有相关方法，若有请告知，谢。 3.读写U盘文件 在前面1中有识别U盘的方法，其中在遍历的时候可以自定义一个回调。 如此，大致上就可以完成大致上关于U盘读写识别相关的需求，当然此文也是浅尝辄止，许许多多的细节都要自己去尝试并完善。 以上这篇android 识别U盘以及读写文件的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
高级软件工程师Sandro Feuz和Pedro Gonnet写道，“机器学习的进步促成了新的模型架构和训练方法，允许修改初始方法且构建一个单一的模型，对整个输入进行操作，我们在今年年初在Gboard为所有基于拉丁语脚本的语言推出了这些新模型 大多数手写识别器都使用触点来识别手写的拉丁字符。手写输入被表示为一个笔画序列，这些笔画依次包含时间戳点的序列。 这些序列被输入到一个训练有素的递归神经网络中，以识别所写字符，这是一个双向准递归神经网络（QRNN），能够有效并行化的网络，因此具有良好的预测性能。 Gboard的手写识别堆栈在设备上运行，这是团队通过将识别模型（在谷歌的TensorFlow机器学习框架中训练）转换为TensorFlow Lite模型而实现的壮举。 与完整的TensorFlow实施相比，这不仅可以降低推理时间，还可以减少Gboard的存储空间。
（如上图中的第3步） 4.训练机器学习模型做车牌识别，这里训练了2个SVM,一个SVM用来识别省份简称(如 鲁)，另一个SVM用来识别字母和数字。 5.通过PyQt5把整个算法封装成GUI程序，并打包发布安装软件。 2.项目代码解析 下图描述了整个项目的代码结构，可以访问https://github.com/DataXujing/vehicle-license-plate-recognition 查看，其结构如下： 4.TODO 目前识别的效果针对于某些场景下仍然很不理想，技术层面上的主要原因有两个，一个是车牌检测算法并没有检测到车牌（这主要是检测算法的问题），可以尝试一些目标检测的算法，比如Faster R-CNN (速度可能慢一些)，YOLO系列, SSD系列等的经典的目标检测算法，然后做矫正或进一步的区域筛选；另一个原因是是在识别算法上，本次我们仅是基于少量的训练数据训练了SVM，可以尝试增加训练集并把模型替换成一些更复杂的机器学习模型如
1.车牌检测和识别项目介绍 车牌的检测和识别的应用非常广泛，比如交通违章车牌追踪，小区或地下车库门禁。 5.通过PyQt5把整个算法封装成GUI程序，并打包发布安装软件。 2.项目代码解析 下图描述了整个项目的代码结构，可以访问https://github.com/DataXujing/vehicle-license-plate-recognition 查看，其结构如下： ，技术层面上的主要原因有两个，一个是车牌检测算法并没有检测到车牌（这主要是检测算法的问题），可以尝试一些目标检测的算法，比如Faster R-CNN(速度可能慢一些)，YOLO系列, SSD系列等的经典的目标检测算法 ，然后做矫正或进一步的区域筛选；另一个原因是是在识别算法上，本次我们仅是基于少量的训练数据训练了SVM，可以尝试增加训练集并把模型替换成一些更复杂的机器学习模型如XGBoost,LightGBM,CatBoost
脑源可以应用于简单和定义明确的识别任务。 来自视频的屏幕截图。来源:赫尔辛基大学 ? 脑源(Brainsourcing)技术：利用一组参与者的大脑响应，每个人来执行一个识别任务，从而确定刺激的类别。 例如，可以询问人们是否可以在图像中看到一个物体，他们的回答被用作图像识别系统的指导性数据。训练他们需要几个人对许多样本图像的内容发表意见。 赫尔辛基大学的学院研究员TuukkaRuotsalo表示: “我们希望研究是否可以通过利用人们的自然反应来将众包技术应用于图像识别，而无需他们使用键盘或鼠标来执行任何手动任务。” ? 通过脑电图，AI算法学会了识别与任务相关的图像，例如屏幕上出现的金发人的图像。下图是Brainsourcing技术步骤图。 ? 该项研究的结论是，脑源可以应用于简单而明确的识别任务。研究人员表示通过从12名志愿者那里收集的数据，他们已经获得了非常可靠的标签结果。
具体使用方法，登录微搭的控制台，点击模板管理 [在这里插入图片描述] 可以看到官方新增了一套模板，人员招聘管理系统。 和移动端的模板使用方法一样，我们点击立即使用按钮 [在这里插入图片描述] 输入应用名称和应用标识，点击确定即可 [在这里插入图片描述] 模板创建好后，我们可以看到应用管理里多了一个应用 [在这里插入图片描述 需要注意的地方是我们需要切换到PC的视图才可以看到正常的页面 [在这里插入图片描述] 我们点击预览，点击实时预览的链接就可以看到实际的效果啦 [在这里插入图片描述] 官方带的这个例子是实际的一个招聘的管理过程 ，包括录入求职的人员信息，上传对接人的信息及完成求职状态的一个审核。 随着产品的推进，低码的能力越来越丰富了，能干得事情也越来越多。真的是未来可期。
第二个可以通过处理某个产品的2D视频而创建其3D视图，并且还能带来强大的AR试穿。 第三个被称为实例蒙版投影，可以从图像中自动分割识别服装产品。 ? 设计这种新产品识别模型的目的是使“几乎所有照片都可以用于购物”。 GrokNet目前为Facebook的点对点购物平台Marketplace中的买卖双方提供功能。 利用对象检测器，该方法可以识别图像中可能产品周围的框，然后将框与已知产品列表进行匹配，以将匹配项保持在相似度阈值内。结果的匹配将被添加到训练集中。 ? 产品化的GrokNet具有83个损失函数（即，将变量的事件映射到表示与事件相关的某些成本的数字的函数），可以预测给定图像的一系列属性，包括其类别，属性和可能的搜索查询。 为了保持一致性，将平滑的相机路径映射回原始空间，从而重新引入了不连续性并确保了物体的可识别性。
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