研究人员写道，“随着生物识别认证在我们日常生活中的重要性日益增加，用户越来越担心，在我们死亡后未经授权访问我们的数据，身份或资产的可能性，随着虹膜识别市场份额的不断增长，以及最近的研究证明虹膜生物识别技术在死后也可用...他们解释说，典型的虹膜扫描仪使用可见光和近红外光来拍摄人体虹膜的高对比度图像。它将这些图像中的模式转换为代码，计算机将其与数据库进行比较。...虹膜保护的结构使它们成为生物识别识别的理想选择，即使在手术后，它们也不会随时间改变。但这也使它们容易被欺骗。...研究人员首先编制了256张实时虹膜图像数据库，并将其与华沙BioBase PostMortem Iris数据集相结合，该数据集收集了来自17人的374张虹膜图像。...但有一个问题：这种准确性仅适用于死后不到16小时获取的虹膜。
这使与非结构化数据增长相关的常见问题变得复杂化，例如数据保护成本不断上升，基础架构复杂性增加，数据消费增长速度快于IT存储占用增长。 创建和共享图像并不是图像识别流行的唯一原因。...用于图像识别的性能最好的深度神经网络被称为“卷积神经网络”（以下称为CNN）。与传统的多层神经网络相比，CNN具有一些特殊的性质，使他们能够自动学习相关的特征。...4.2 工业自动化与检测 三十年来，工业过程已经从一些有限的图像识别形式中获益，并且通常在受控环境中。汽车制造和自动电子组装（用于印刷电路板）是两个显着的例子。...图像识别与虚拟和增强现实的进步相结合，将继续为游戏产业带来革命性的变化。 4.5 对物体和场景建模 图像识别最重要的应用之一将是健康行业的医疗和生物医学图像分析。...4.8 弱AI与强AI 还有许多其他应用程序直接从图像识别的最新进展中获益，包括可以帮助视障人士简化垃圾运输的系统。
「职播间」第15讲邀请到了聚虹光电创始人、虹膜识别领域知名科学家宫雅卓来做主题为「现代虹膜技术及其应用」的分享。...自2001年起，专业从事虹膜识别的研究，是国内最早、实力最强的虹膜识别研发团队的核心骨干成员，担任国家虹膜基础系统标准GB/T-20979 “虹膜识别系统技术要求”修订小组总负责人和唯一主答辨人、全国信息技术标准化技术委员会生物识别分技术委员会委员...，融合了两岸顶尖的虹膜识别技术人才，详细讲解请观看视频回放： 我们再来看第三部分，虹膜识别的应用趋势及技术难点，第一个虹膜识别的应用趋势是远距离。...从而也对虹膜识别的采集以及虹膜识别技术的推广造成影响。...一种是三星之前提到过并把它产品化的Galaxy系列，把虹膜识别集成到手机的前置摄像头，可以完成用户的虹膜解锁或者虹膜支付，这是三星在手机上做的虹膜识别的应用形态。
kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。...本算法与K-平均算法（另一流行的机器学习技术）没有任何关系，请勿与之混淆。 1.2 举例分析一 我们提取电影的主要特征信息，特征选择：电影名称、打斗次数、接吻次数、电影类型。...3 K-近邻算法图片识别分类 ---- 3.1 KNN对虹膜图片分类处理 数据集介绍：数据集采集150条虹膜（如图6）数据的信息，横坐标为样例信息150条，纵坐标文特征信息（如图7）：萼片长度，萼片宽度...图6 虹膜花种类 ? 图7 虹膜花特征 3.2 调用ython的机器学习库sklearn实现虹膜分类 下图8对应数据集：萼片长度，萼片宽度，花瓣长度，花瓣宽度，虹膜类别。 ?...K值与训练数据集对准确率影响关系表 ?
将深度卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, 简称CNNs）用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光。...CNNs模型并行导论 典型应用分析：图像识别 图像识别是深度卷积神经网络获得成功的一个典型应用范例。 图1揭示了一个具有5个卷积层和3个全连接层的深度卷积神经网络，该模型可应用于图像分类。...挑战 在图像识别应用中，深度卷积神经网络模型的卷积层计算量大，全连接层参数多。因此，如何划分计算资源，通过模型并行和数据并行两个数据/计算组织层次上来加速训练是框架设计首要解决的问题。...表1 4 GPU模型并行+数据并行CPU线程、GPU与Worker Group、Worker绑定关系 在实际生产环境中，安装多GPU服务器的硬件体系结构如图5所示，示例中揭示了一个8 GPU节点服务器的硬件配置...图9应用效果展示 结论与展望 本文描述了腾讯深度学习平台Mariana中深度卷积神经网络Deep CNNs的多GPU模型并行和数据并行框架，通过多个Worker Group实现了数据并行，同一Worker
卷积神经网络是除了全连接神经网络以外另一个常用的网络结果，其在图像识别方面表现十分突出。...1 图像识别数据集 MNIST手写体识别数据集解决是一个相对简单的问题，而对于更加复杂的类别，可以用到CIFAR数据集。...ImageNet每年都会举办图像识别竞赛ILSVRC（现已停办），每年的比赛都提供不同的数据集。...之后将输入层的2X2共四个数字与过滤器中的四个数字分别对应相乘，然后相加，得到的输出层的第一个输出结果：1×10+0x(-1)+1×10+0x(-1)=20。...近几年卷积神经网络在图片识别中大展拳脚，然而这些网络与Le-Net5相比层数更多，参数更多，需要更多的图片来训练，训练的时长也需要数天至数周不等。
具体而言, 首先介绍虹膜呈现攻击检测的背景、虹膜识别系统现存的安全漏洞与呈现攻击的目的...., 干扰基于深度网络的虹膜特征提取, 以逃避虹膜识别; 与数据库进行比对, 数据库中虹膜模板的泄露也是虹膜识别系统的潜在安全漏洞, 虹膜模板经过篡改、窃取或者逆向重建原始图像, 都会对识别系统造成极大的威胁...为提高虹膜识别的效率, 减少虹膜呈现攻击检测造成的延迟,将虹膜传感器获取的同一虹膜样本图像分别传递给虹膜呈现攻击检测模型和虹膜识别模型进行处理,其中检测模型将产生虹膜图像为真实类别的分数,而识别模型将产生虹膜图像与模板匹配的分数...虹膜呈现攻击检测与虹膜识别的集成部署，设计轻量级的且满足实时推理的虹膜呈现攻击检测模型主要是针对基于深度学习的方法而言, 而传统方法普遍没有这方面的问题....合成虹膜，当前合成虹膜已经得到了初步研究, 从视觉效果上看, 合成虹膜与真实虹膜之间已经难以用肉眼去分辨, 因此合成虹膜被作为一种呈现攻击工具.在一些场景下, 合成虹膜也被用来替代真实虹膜训练虹膜识别模型
目录 前言 1.图像识别技术原理 2.图像识别技术流程 3.图像识别技术的应用范围 ---- 前言 图像识别的发展经历了三个阶段： 字符识别 数字图像处理和识别 对象识别 顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理...在此过程中，我们的大脑根据已在记忆中（图片模型库）分类的类别来识别记忆，检查是否存在与图像具有相同或相似特征的记忆，然后识别我们是否看到了图像。 图像识别技术可以基于图像的主要特征。...图像识别技术的过程分为以下几个步骤： 信息获取 预处理 特征提取与选择 分类器设计 分类决策 信息获取是指通过传感器将光或声音信息转换为电信息。...特征提取与选择是图像识别过程中的关键技术之一，因此了解这一步骤是图像识别的重点。 分类器 分类器将所有训练数据并将其存储起来，以便于未来测试数据用于比较。...3.图像识别技术的应用范围 图像识别包括生物识别，物体和场景识别以及视频识别。生物特征识别包括指纹，手掌，眼睛（视网膜和虹膜），面部等。对象和场景识别包括签名，语音，步行步态，键盘笔触等。
概 述 虹膜识别技术是基于眼睛中的虹膜进行身份识别，应用于安防设备（如门禁等），以及有高度保密需求的场所。虹膜识别技术是人体生物识别技术的一种。...2．图像预处理 对获取到的虹膜图像进行如下处理，使其满足提取虹膜特征的需求。 虹膜定位：确定内圆、外圆和二次曲线在图像中的位置。...其中，内圆为虹膜与瞳孔的边界，外圆为虹膜与巩膜的边界，二次曲线为虹膜与上下眼皮的边界。 虹膜图像归一化：将图像中的虹膜大小，调整到识别系统设置的固定尺寸。...4．特征匹配 将特征提取得到的特征编码与数据库中的虹膜图像特征编码逐一匹配，判断是否为相同虹膜，从而达到身份识别的目的。...：虹膜图像获取装置和虹膜识别算法。
虹膜检测的基本原理 MediaPipe的人脸landmark提供了468个点位的人脸点云数据，这些数据的编号图示如下： 根据编号，很容筛选出左眼与右眼所在的区域所有点，然后完成区域的截取，然后调用虹膜检测模型完成检测...，MediaPipe SDK的 python版本是不支持虹膜检测，这个比较坑，所有我从github上发现了一个别人训练好的模型，大小只有1MB，地址如下： https://github.com/ItchyHiker.../Iris_Landmarks_PyTorch 它检测得到虹膜的32个点位，图示如下： 导出它的ONNX格式模型，输入与输出图示如下： RGB顺序，然后减去均值127，除以127。...代码演示 首先通过MediaPipe完成人脸的468点位landmark提取，然后分别提取左右眼睛周围点位，根据点位求得外接矩形ROI大小，然后试用ROI左右眼睛图象，通过OpenCV直接预测左右眼睛的虹膜的...D:/iris_detect_result.png", image) break cap.release() cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 虹膜
测试与图像识别 活动时间：2016年3月16日 QQ群视频交流 活动介绍：TMQ在线沙龙第十七期分享 本次分享的主题是：测试与图像识别 共有43位测试小伙伴报名参加活动，在线观看视频人数 28人~想知道活动分享了啥吗...分享主题 什么是图像识别 图像识别中所运用要的算法 如何运用图像识别进行测试 问答环节 (1) 问题：请问为什么要使用图像识别的方法来写测试脚本？...答：与基于页面基本元素的脚本相比，用图像识别的方法的使用场景可以更多样化，因为它不用基于uiautomator，所以能在H5以及游戏的测试上使用。...节点的遍历与跳转是通过图像识别的方法来进行计算的，主要是判读截图是否有变化来断定当前页面是否有跳转。 (5) 去除偏离大部队的噪点，具体如何实施？...(9) candy的轮廓与view.xml识别的控件有重合区域，怎么判重？
据BBC网站2016年7月报道，技术网站The Verge的一项调查显示，美国联邦调查局（FBI）在过去三年中已经收集了将近43万人的虹膜信息。...FBI表示其正在制定捕获虹膜图片的“最佳实践”方法。截至目前，FBI已经与德克萨斯州、密苏里州和加利福尼亚州的机构进行了合作。虹膜数据来自于被捕人群，可在不到一秒钟的时间里扫描完成。...国际隐私组织（Privacy International）表示：“数十万人的虹膜信息被添加到生物识别数据库中，没有经过公共讨论，没有适当的保障措施，甚至大家都不知道这些信息被捕捉、被存储，这令人深感忧虑...从The Verge获取的文件来看，2016年初，FBI在加利福尼亚州平均每天收集了189份虹膜信息。FBI网站称，该程序的设计初衷是“评估技术，应对重要挑战，开发一套可进行虹膜图像识别服务的系统”。
每个厂商都知道，自己即将要迎接扑面而来的IoT技术大潮，这意味着全新的技术与应用场景将出现井喷式的爆发；如何推动和加速技术落地，解决产业链中碎片化严重的问题，标准的重要性不言而喻。...指纹、人脸和虹膜识别 完成国标立项 “IFAA成立的目标就是为了加速本地生物识别认证的接入。...长春鸿达、蚂蚁金服和中科虹霸等工作组成员单位，此后分别结合自身业务，就指纹、人脸和虹膜等生物特征识别标准研制工作，介绍了相关进展。...据悉，此3项标准最快将于明年4月进入报批阶段；此外声纹、指静脉、多模态融合、呈现攻击检测与性能测试等项目，也已进入国标立项申报阶段。...－ END － 【IT创事记】创见科技未来，旨在为读者提供科技企业和科技趋势的前瞻分析与评论。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别...希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 前面一篇文章介绍了图像增强知识，从而改善图像质量，增强图像识别效果，核心内容分为直方图均衡化、局部直方图均衡化和自动色彩均衡三部分。
一、安装配置（python2.7） 1.pip install pytesseract 2、pip install pyocr 3、pip install pi...
同时，他也介绍了图像识别的发展过程。 最早做图像识别的方法是建模——数学简单建模或者基于统计的建模。之后引入了学习的方法，但由于当时计算能力很弱，这种方法下的自然图像识别效果并不好。...孙哲南：虹膜识别研究进展与发展趋势 ? 接着中科院自动化所研究员孙哲南做了关于虹膜识别的报告。 孙哲南研究员介绍了虹膜识别的概念。虹膜是黑色瞳孔和白色鼓膜之间的区域，虹膜的尺寸比较小但信息量非常的大。...印度的 UID 项目已经采集了 12 亿的虹膜特征，经过大规模的应用测试，事实证明虹膜识别精度很高，且识别速度很快。 整个虹膜识别的标准流程包括三个。第一是采集，第二是预处理，第三是分析与对比。...最后虹膜预处理还需解决虹膜纹理的非线性缩变。 预处理结束就可以进行虹膜图像特征的提取与比对。对于目标特征的提取和识别，孙哲南团队提出了质量测量特征。...冯建江：指纹识别现状与研究进展 ? 冯建江教授接着做了指纹识别的报告。他表示，指纹的唯一性和稳定性非常好。随着年龄的增长只会有些许变化，很适合用作识别。
我们现在正在采取下一步，发布在最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉识别挑战进行了培训。...如果您有一个自己训练过的图表，那么您只需要调整这些值，使其与您在培训过程中使用的任何值相匹配。 您可以看到它们如何应用于ReadTensorFromImageFile() 函数中的图像 。...在这种情况下，我们正在演示对象识别，但是您应该可以在各种领域中使用与您已经找到或训练过的其他型号相似的代码。我们希望这个小例子为您提供如何在您自己的产品中使用TensorFlow的一些想法。
来自波兰的科研人员开发出一种深度学习系统，能通过虹膜识别有效区分活人与死人。 波兰研究人员正在研究一种技术，可以防止诈骗者使用死人的虹膜生物识别技术。...研究人员在574张近红外尸检图像的数据库、以及256张活体受试者虹膜图像的数据库上训练了他们的深度学习系统；这篇研究论文首次探讨了对死后欺骗的呈现攻击检测。...当然，这是一个小众研究领域，但随着虹膜识别技术的应用越来越广泛，它的适用性也越来越强。三星（Samsung）在这方面表现尤为突出，它在其最新的智能手机上率先使用了虹膜识别技术。...比如，在某些情况下，犯罪分子可能会试图利用死者的虹膜生物识别技术，在三星支付(Samsung Pay)这样的平台上购物，该平台使用虹膜扫描进行身份验证。...无论如何，对死后欺骗的研究，通过洞悉活人和死人的区别，有助于推动虹膜生物识别领域更广泛地发展。
图像识别技术的高价值应用就发生在你我身边，例如视频监控、自动驾驶和智能医疗等，而这些图像识别最新进展的背后推动力是深度学习。...这些未曾出现过的数据可能会在视角、大小尺度、场景配置、相机属性等方面与训练数据不同。 一项研究表明，数据分布上的这种差异会导致各种深度网络模型的准确率产生明显的下降 。...挑战三：全面的场景理解 除了这些与训练数据和泛化能力相关的问题外，还有一个重要的研究课题是全面的场景理解。...尽管在图像识别领域存在上述诸多挑战，但我们仍然相信深度学习在图像识别领域的巨大潜力。...方向二：几何推理 联合执行图像识别和几何推理则是另一个有潜力的方向。图像识别的主要模型只考虑了二维外观，而人类可以感知三维场景布局以及推断其内在的语义类别。
据亚洲新闻网报道，新加坡将在海陆边境启用虹膜识别技术。在未来两年内，新加坡将逐步在陆上和海上检查点引入虹膜扫描，以升级其身份验证方式。...这是继2016年11月10日新加坡国会为提升移民与关卡局（ICA）的工作效率通过修正案出台的又一举措。...西海岸集选区议员Patrick Tay表示：“扫描虹膜是非接触式和非侵入性的，可以秘密地完成虹膜扫描，不像指纹扫描那样需要被检查的人主动参与。...一旦虹膜信息生成了一个数字文件，就需要对其提供充分的攻击防御。系统可能会被黑客攻陷，窃取或滥用生物识别信息。” 有议员担忧不法分子会重构出与虹膜身份识别系统使用的数字虹膜代码相匹配的合成眼球图像。...研究人员已经发现了一种复制此类图像的方法，这使得通过虹膜窃取人的身份信息成为可能。
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