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    刷脸和指纹识别out啦,这些公司正在用静脉识别技术颠覆金融业

    大数据文摘作品 作者:Kate 编译:吴蕾,行者,任杰 日前,生物识别技术越来越受欢迎,日益成为全球金融服务行业的宠儿。 据估计,到2021年,生物识别市场有望达到300亿美元的价值。而且,该技术可能是目前最便捷的方法,因为可以为用户省去记住数字,代码或密码的烦恼。 为了利用这项技术,部分银行已经开始尝试对之进行测试,当然日前仅局限在少数用户和特定市场。或许过不了多久,生物识别技术将会成为身份认证的主流形式,复杂密码形式将一去不复返。 当前,在市场上,还活跃着一些其他主流方法,如指纹识别。这些方法中,静脉

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    基于STM32单片机设计指纹考勤机+上位机管理

    随着信息科学技术的不断进步,信息科学技术已进入到了当今生活的方方面面,尤其是每个行业的经管领域,这类智能化信息技术处理是提高效率、从严管制、公平审查较为有效的方法。考勤登记,作为企业职工的基本管理,是对职工每日出勤管理的根本根据。但是,目前我国绝大多数企业在考勤登记时,依然利用的是古板的考勤方法,比如: 人工注册、打卡、机器打卡等,不光考勤速度较为缓慢,并且在考勤登记时候要专门职员在一边进行记载、统计数据、制成EXCEL表,而报表做完后最终交到主管手里时,有时候时间已过了好几天,根本不行,也不可以施展考勤真实的监视作用。并且还有可能呈现考勤数据不准确,考勤职员纪录犯错,乃至卖弄虚假的这种现象,极度破坏了企业对职工的日常管制。如今使用电脑来管制考勤的事情,很大程度上降低了就业人员的任务量,促使作事效率得以升高,使本来繁杂、索然无味的工作变的简单。提高中小型企业的考勤效率、体现现代化考勤的气氛。

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    功能连接体指纹的特征选择框架

    基于功能连接组(FC)来独特描述个体特征的能力是迈向精确精神病学的关键要求。为此,神经成像界对FC指纹进行了越来越多的研究,开发了多种有效的FC指纹识别方法。最近的独立研究表明,在大样本尺寸和较粗的分区用于计算FC时,指纹识别的精度会受到影响。量化这一问题,了解这些因素影响指纹准确性的原因,对于开发更准确的大样本量指纹提取方法至关重要。指纹识别的部分挑战在于,FC既能捕捉通用信息,也能捕捉特定个体的信息。一种识别特定个体FC信息的系统方法对于解决指纹问题至关重要。在本研究中,我们解决了我们对FC指纹识别问题的理解中的三个空白。首先,我们研究了样本量和分区粒度的联合效应。其次,我们解释了随着样本量的增加和分区粒度的减小,指纹识别精度降低的原因。为此,我们使用了来自数据挖掘社区的聚类质量指标。第三,我们开发了一个通用的特征选择框架,用于系统地识别静止状态功能连接(RSFC)元素,该元素捕获信息,以唯一地识别主体。综上所述,我们从这个框架中评估了六种不同的方法,通过量化受试者特定指纹的准确性和随着样本量增加而降低的准确性,以确定哪种方法对质量指标的改善最大。

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