声纹识别最早是在40年代末由贝尔实验室开发,主要用于军事情报领域,随着该项技术的逐步发展,60年代末后期在美国的法医鉴定、法庭证据等领域都使用了该项技术,从1967年到现在,美国至少5000多个案件包括谋杀 特别强调的是,声纹鉴别目前已经是公安部的标准,是可以作为证据进行鉴定的。 相较于声纹识别,大众可能对语音识别更为熟悉,但二者有本质的区别。语音识别是“说什么”,声纹识别是“谁在说”。 人脸识别需要摄像头,而声纹识别只需要麦克风,这两者相比,后者的造价和安装成本都更低,对于商务来说更容易使用,也就更方便推广和使用。 对于各种电话勒索、绑架、电话人身攻击等案件,声纹辨认技术可以在一段录音中查找出嫌疑人或缩小侦察范围;声纹确认技术还可以在法庭上提供身份确认(同一性鉴定)的旁证。 在监狱亲情电话应用中,通过采集犯人家属的声纹信息,可有效鉴别家属身份的合法性。
人工智能技术对于传统产业的推进作用越来越凸显,极大提升了传统产品的商业价值。 但是在价格方面,55寸售价7597元,65寸售价13997元,75寸售价21997元,价格过高难以普及,但是也从侧面证明人工智能确实可以提升产品附加值。 声纹是指人类语音中携带言语信息的声波频谱,它同指纹一样,具备独特的生物学特征,具有身份识别的作用,不仅具有特定性,而且具有相对的稳定性。 如通过语音识别进行内容鉴别等,可以提高准确率;……等等。 前者只需要识别系统能够在较小的范围内处理不同用户之间的声音特性的差异就可以,由于内容大致类似,只需要考虑声音本身的差异,难度相对较小;而后者由于不限定内容,识别系统不仅需要考虑用户声音之间的特定差异,还需要处理内容不同而引起的语音差异
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所以在制作电源的时候,我们都要考虑将纹波降低到百分之几以下,对纹波要求高的设备要考虑把纹波降低到更小。 电源纹波的测量方法通常分为两大类,一类是单独电源的鉴定,另一类是产品的调试测量。 在电源行业和电源用户对电源鉴定时,要求选择在室内(20℃左右)进行,湿度应小于80%,周围对测量有影响的机械震动及电磁干扰最小,标准仪器与被检电源应在以上的测试环境下放置24小时以上。 纹波电压可以用绝对量表示,也可用相对量来表示。一般用纹波电压与直流输出电压的比例来评价直流电源的滤波性能,即纹波系数。 纹波系数作为评价直流电源的一个重要指标,其计算方法为纹波电压的有效值与直流输出电压的百分比。 交流纹波经过DC/DC变换电路进行衰减后输出,属于低频噪声范围,其大小由控制系统的增益和DC/DC变换电路决定。
指纹在胎儿时期就已经形成,并且此后基本保持不变。科学界一般认为,指纹的形成不仅受到遗传因素的影响,也被胎儿时期在母体里受到的各种随机的受力决定了指纹的唯一性。 由于每个手指指纹的脊线模式唯一且不会改变,因此可以将指纹作为每个人身份的标志,用于身份的鉴别。 ? 人脸识别,作为生物特征识别技术之一,是一种通过分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。 尤其值得注意的是,人脸识别可以对被识别者进行隐蔽操作,在视频监控领域有着重要的应用价值。 静脉比对时,实时采取静脉图,运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征,采用复杂的匹配算法同存储在主机中静脉特征值比对匹配,从而对个人进行身份鉴定,确认身份。 其他的识别有: 声纹 视网膜识别技术 掌纹识别技术 心率识别 DNA识别 步态识别 等等
生物识别技术,通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性(如指纹、脸象、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定。 目前国内早已形成了完整的指纹识别产业链,比如,从事指纹芯片设计的上市企业汇顶科技,还有思立微、费恩格尔、迈瑞微等一众国产指纹识别芯片厂商。 这些特征决定了虹膜特征的唯一性,同时也决定了身份识别的唯一性。因此,可以将眼睛的虹膜特征作为每个人的身份识别对象。 声纹识别 与其他生物特征相比,声纹识别的优势在于: (1)声纹提取方便,可在不知不觉中完成,因此使用者的接受程度也高; (2)获取语音的识别成本低廉,使用简单,一个麦克风即可,在使用通讯设备时更无需额外的录音设备 ; (3)适合远程身份确认,只需要一个麦克风或电话、手机就可以通过网路(通讯网络或互联网络)实现远程登录; (4)声纹辨认和确认的算法复杂度低; (5)配合一些其他措施,如通过语音识别进行内容鉴别等,可以提高准确率
在给定目标图像的情况下,利用鉴别器计算对抗损失。 因此,分割网络的总损失函数定义为: 鉴别器训练:鉴别器获取源和目标特征,并分类它是来自源还是目标领域。 我们生成噪声城市景观验证集,噪声不会扭曲原始图像对象的形状。根据[12]的方法,我们在验证集中加入高斯噪声、脉冲噪声、镜头噪声和散斑噪声。 5.4、定性测试 为了定性地展示我们的模型的纹理不变性,我们在图9中展示了来自风格化源数据集的不同纹理图像的分割结果。 我们在不同纹理的图像上定性地展示了我们的模型的纹理不变性,在噪声验证集上定量地展示了我们的模型的纹理不变性。在纹理不变表示的基础上,采用自训练的方法对目标纹理进行直接监督。
网络信息安全第三讲 身份认证与访问控制 一 身份标识与鉴别 1.身份标识与鉴别概念 身份标识就是能够证明用户身份的用户独有的生物特征或行为特征,此特征要求具有唯一性,如用户的指纹、视网膜等生物特征及声音 优点:独一无二;复杂度高;如果想增加可靠性,还可以鉴别更多的手指;读取方法可靠;扫描的速度很快;使用方便;对人体没有任何伤害;价格低廉。 声纹是指借助一定的仪器描绘出来的人说话声音的图像,即人的声音的频谱图。任何两个人的声纹频谱图都有差异,而对于每个人而言, 就可以通过声纹鉴别进行个人身份识别。 语音识别的主要步骤是:首先对鉴别对象的声音进行采样,即输入语音信号,然后对采样数据进行滤波等处理,再进行特征提取和模式匹配。在声纹的鉴别过程中最主要的两部分内容就是特征提取和模式匹配。 特征提取,就是从声音中选取唯一表现说话人身份的有效且稳定可靠的特征;模式匹配就是对训练和鉴别时的特征模式做相似性匹配。
提出一种基于多视图关键帧的深度估计方法,能够在手机端高效获取较高精度的场景深度,同时能够一定程度上容忍 SLAM 位姿偏差和弱纹理场景的影响; 2. 鉴于此,本文期望结合轻量化的深度神经网络和快速的多视图半全局匹配算法实现场景深度计算,考虑到手机平台算力、SLAM 位姿偏差和弱纹理场景的影响,本文希望多视图半全局匹配方法在保证深度估计泛化能力的同时, 能够融合多帧信息提升对位姿偏差和弱纹理区域的容忍度,通过结合深度神经网络能够有效改善位姿偏差和弱纹理产生的深度噪声,从而得到精确、完整的深度图结果。 ② 步骤:置信度噪声剔除 给定步骤①的深度图,参考文献[1]计算深度图每个像素的不确定度 U,不确定度越高代表噪声的可能性越大。其次,考虑深度图上每个像素周围5×5窗口 ? 图10 本文方法最终融合的表面网格与其他方法的结果比较 为了定量评价本文方法和 REMODE、DPSNet、MVDepthNet 生成的深度图和网格的精度,本文对比了 5 个场景下几种方法的实验结果,如表
最佳例子来自2017年的热播剧《人民的名义》,针对陈海发生车祸一事,反贪局局长侯亮平与京州公安局局长赵东来在全场进行探讨分析,提到陈海在车祸前共接到两个举报电话,京州公安局将两个电话交由不同技术部门进行了两次鉴定 而在金融领域,声纹识别技术也被用于用户身份确认等方面,譬如银行系统会要求用户登录时先行说出一段指定文字,从而进行声纹数据的比对,以确认用户是否为本人。 另外,虽然声纹可以实现非接触的,但是在入侵方面也增加了更多的风险,比如录音、合成器合成等。 其中针对某些问题,人工智能技术能够给予一定的帮助,比如环境对声纹收集和比对的影响。 那么,同样是安全认证技术,声纹识别有没有机会来当一回“独行侠”? 严格说来,声纹识别当“独行侠”的机会很少,微乎其微。 至于其他较为复杂的环境,现在的声纹识别很多都是与语音识别和人脸识别等结合,譬如用户读出一段指定文字,以登录银行账户等,安全指数更高。也因此,从大趋势来讲,声纹识别当不了“独行侠”。
04 声纹识别 生物特征识别技术包括很多种,除了人脸识别,目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术,也称为说话人识别,包括说话人辨认和说话人确认。 声纹识别的工作过程为,系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库,当说话人再次说话时,系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比,从而识别出说话人的身份。 相比于传统的身份识别方法(如钥匙、证件),声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点,在现有算法优化和随机密码的技术手段下,声纹也能有效防录音、防合成,因此安全性高、响应迅速且识别精准。 目前,声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例,可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域,落地场景丰富。 比如电商企业面临的售前咨询问题,对大多数电商企业来说,用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题,传统的人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答,导致无法及时为存在更多复杂问题的客户群体提供服务
然而,缺点是预定义的上采样方法可能会放大噪声并导致模糊。 第2组:后置上采样 在这种情况下,低分辨率图像被传递到CNNs。上采样在最后一层使用可学习层来执行。 ? 纹理损失 为了使生成的图像具有与ground-truth图像相同的样式(纹理、颜色、对比度等),使用纹理损失(或样式重建损失)。 根据Gatys et. al的描述,图像的纹理被定义为不同特征通道之间的相关性。特征通道通常用预训练的图像分类网络(Φ)来提取。 ? GANs通常由两个神经网络组成——生成器和鉴别器——相互竞争。 给定一组目标样本,生成器尝试生成样本,以欺骗鉴别器,使其相信它们是真实的。鉴别器试图从假(生成的)样本中分辨出真实(目标)样本。 无论如何,由于SSIM是从人类视觉系统的角度来评价重建质量的,所以它更符合感知评价的要求。 其他的IQA分数 下面列出了其他一些评估图像质量的方法。
另外据The Telegraph网站报道,在英国公司Sthaler提供的这项指静脉识别技术中,通过将手指静脉的生物信息与银行卡绑定,就能够在支持相关技术的消费场所动动手指完成付款。 生物识别主要分为人脸识别、指纹识别、虹膜识别、声纹识别和静脉识别。 人脸识别技术使用最便捷,应用最广泛 ? 但是由于其技术难度较高,因此虹膜识别的应用价格也与其技术成正比,比其他的识别技术略贵。 声纹识别获取便捷,成本低廉 ? 所谓的声纹,是指用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱。 但是声纹识别的缺点也非常明显,对于环境的要求非常高。在混合说话或者是嘈杂的环境中,不易获取声纹。人的声音也会随着身体状况、情绪及年龄等影响而发生变化。不同的信道和麦克风对于识别的性能也有影响。 在比对时,实时采取静脉图,提取特征值进行匹配,来对个人进行身份鉴定。 目前的静脉识别具有四大特点:高度防伪、简便易用、快速识别及高度准确。
出于需求,声纹识别是智能家居的一个补充 当前,尽管智能家居语音控制系统已经满足了人们的基本需求,不过,仍然有一些小小的不足,而这方面,就需要声纹识别技术进行补充了。 借助声纹识别,进一步提升用户体验。 以智能音箱为例,为了更好的进行定位、捕捉声音、以及降低无关噪音的影响,开发者们会采用多麦克风的形式,不过,一旦处于人声鼎沸的环境之中,智能音响的语音识别系统极有可能“罢工”,因为它很难从众多声音中准确的识别出下命令的用户 备受青睐,声纹识别仍有“困扰” 如今,在智能家居领域,语言识别已经充分的体现了自己的价值,紧接着,随着语音识别热潮的过去,声纹识别又成为了新的热门,被称为智能家居未来发展的关键,或是语音交互的下一个风口 当前,公安的声纹鉴别库应该是最全的,不过,企业要想研究声纹识别,从公安处入手显然行不通,因而,声纹库的建立就依赖于企业自行收集,这是一件相当艰难的任务。 除了声纹的采集,声纹特征的建立也是当前声纹识别进展的一个难题。理论上来讲,声纹就像指纹一样,很少会有两个人具有相同的声纹特征。
智能语音是由腾讯微信AI团队自主研发的语音处理技术,可以满足语音识别、语音合成、声纹识别等需求。 二、解放双手不只是语音质检 实际上,智能语音服务早已在腾讯内部业务中得到应用,如微信的语音输入、语音转文字、声纹锁等。 ,以机器人回答代替50%以上人力,降低运营成本; 身份鉴定:利用高达99%身份鉴定准确率的声纹识别技术,还可为金融、安保、智能终端等领域提供更可靠的安全保证。 三、专业领域定制化共享云端价值 腾讯云还将提供专业领域定制化服务,包括识别模型训练等,对专业领域的海量语音、语言数据库进行信号处理和知识挖掘,获取语音识别系统所需要的“声学模型”和“语言模型”。 然后是声学模型,由于每一个音的发声和前后音相关,因此无法以最小发音单元构建声学模型,于是用triphone来确定发音单元,并构建声学模型,向机器描述声音和发音单元之间的关系。
著名学者海因德尔(Heinai)在其权威的《指纹鉴定》著作中断定:“根据我国《周礼义疏》及《仪礼义疏》记载,中国第一个提到指纹鉴别个人的是唐代的作家贾公彦。 表1-1 识别技术对比表一 类型 鉴别可靠度 可否运用一对一比照 可否运用一对多比照 传感器价格 尺寸 虹膜 很好 是 是 高 较大 视网膜 很好 是 是 高 较大 面部 一般 是 否 低 中等 签名 国际上著名的指纹识别系统有:美国联邦调查局的AFIS系统,日本NEC公司的指纹鉴定系统,北美英弗公司的指纹鉴别系统等。 目前,随着数字化、信息化社会对自动身份鉴别技术的要求的不断提高和AFIS在司法领域取得了巨大成功,随着计算机硬件性能的飞速提高和价格的不断降低,随着普通大众对指纹识别了解的深入和接受,指纹识别技术已经突破了司法 苏格兰医生Henry Fauld于1880年首次在英国《Nature》发表论文称,人的指纹各不相同且恒久不变,并可以利用现场指纹来鉴定罪犯。
在日常生活中,指纹识别的应用触手可及,但是对于大多数普通人来说,掌纹识别技术也仅仅是略有耳闻的阶段。现在,我们就来浅谈一下掌纹识别技术的应用及其未来发展。 什么是掌纹识别? 说到掌纹,很多人想起的是“看手相”,但是掌纹识别技术的研发,就是通过路边的掌纹看相有感而发。掌纹识别是19世纪晚期提出的一种较新的生物特征识别技术,它是指手腕与手指之间的手掌表面上的各种纹线。 掌纹识别具有一定的分辨度和更高的鉴别能力,是生物特征识别的重要技术之一。 掌纹识别技术的应用 如今,在网络信息时代,安全性、唯一性、不可复制性等特征造就了掌纹识别技术的研发。 作为生物特征识别技术,掌纹识别可以应用到身份验证与身份识别等领域,如公共安全方面的应用(如门禁系统)、人员出入管理方面的应用(如考勤系统)、银行及信用卡方面的应用、电子商务中的个人身份鉴别、户籍、身份证管理方面的应用 掌纹识别技术的发展 由于掌纹识别技术成本低、识别准确实时,是“人人用得起,用得好”的物美价廉型身份识别产品,完全可以取代密码、 IC 卡等传统的身份认证方式,可用于需要身份鉴别的各种场合。
给定一个纹理样例,我们的方法能训练一个紧凑的前馈卷积网络来生成多个相同的纹理任意大小的样品,并将一个给定的图像转换成具有艺术风格的另一个图像。 对于风格的转移,我们扩展这个纹理网络,同时采取噪声采样Z和内容图像Y,然后输出一个新的图像g(y, z)此时纹理已被应用到Y作为一个可见的风格。 我们训练一个生成器网络(左),使用的代价函数是基于一个固定的预先训练的描述符网络(右)的超强大的代价函数。在两个网络中,只有左侧的生成器网络在被更新,并且在之后被用于纹理或图像合成。 拥有相同的一般结构,作为本地固定特征的无序的统计,是可以作为纹理描述符存在的。在实验中,Gatys等人用包含VGG中部分层的矩阵集合来衡量纹理特征,这样在图x和纹理x0之间的的代价就用下式计算: ? 3.2 生成器网络之纹理合成 我们现在讨论用于纹理合成的生成器的结构和训练过程,把生成器网络的参数记为θ,这个网络被训练成用来讲一个噪声向量z转换成一个由纹理确定的分布Z。 ?
腾讯云样本智能分析平台 是一套恶意样本智能分析鉴定平台,依靠自研深度沙箱,实现自动化、智能化、可定制化的样本分析,从而精准高效地对现网中的恶意样本进行打击。
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