近日NEC集团子公司NEC美国对外宣布，已协助美国洛杉矶郡警察局以服务型方式顺利导入犯罪侦查用的“多模生物识别系统”，利用指纹、掌纹、人脸、虹膜等生物信息来进行身份的识别。 该系统目前已与加州司法部及FBI在内的多个数据库进行了串接，未来将成为全球最大的犯罪侦查用生物识别系统之一。在系统部署运行的第一周里，通过指纹对比，让107件未破案件取得了突破性进展。 在20世纪70年代时，NEC便开始了指纹识别、掌纹识别和人脸识别等生物特征认证技术的研发，旗下生物识别产品群“Bio-IDiom”系统已进入全球70余个国家当中，这套“多模生物识别系统”正是基于此打造的
摘要：由于指纹、语音或面部等传统特征极易被伪造，因此寻找新的生物特征成为当务之急。对生物电信号的研究也因此具有了开发新的生物识别系统的潜力。 使用脑电信号是因为其因人而异，并且相比传统的生物识别技术更难复制。这项研究的目的是基于脑电信号分析影响生物识别系统性能的因素。 1.介绍 随着科技的飞速发展，生物识别系统出现在许多日常场景中以提供数据的安全性。当今时代，大多数智能手机至少有一个嵌入式生物识别系统，通常是指纹或面部识别。 除此之外，在需要更严格的安全保障时，可以选择生物识别系统来保护重要的数据。例如，银行可以使用它们来对其客户的账户提供安全访问。 许多类型的生物学特性可以用来开发生物识别系统。 在这项工作中，只研究了基于脑电信号的单峰生物识别系统的开发。
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新发布的智能汽车的生物识别系统中的摄像头系统可扫描驾驶员的面部和眼部运动，以显示困倦的迹象。 现代汽车公司(Hyundai Mobis)发布了一种新的智能汽车生物识别系统，可以挽救生命。
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。 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。 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。 要是牙缘生物识别技术普及了，你会用吗？ 参考资料： https://arxiv.org/abs/2107.13217 https://dl.acm.org/doi/10.1145/3411806
首席科学家Jun Xia博士表示：“我们开发的3D手指静脉生物特征认证方法能达到以前不可能达到的特异性和抗欺骗的水平。 因为没有两个人拥有完全相同的3D静脉模式，伪造静脉生物识别身份需要创造一个人手指静脉的3D复制品，而这基本上是不可能的。” ? Xia的团队现在正致力于进一步将该技术小型化并将成像时间缩短到1秒以内。
机器学习社区对于深度学习技术的应用在日益加深，这一依旧在训练过程中对伦巴第语音进行了适当的建模，从而提高了在所有评估实验中用于音频、视频和音频-视频语音识别模型的性能，因此，这一方法对于未来实用且强大的音频-视频语音识别系统将会非常有价值 原文： https://arxiv.org/abs/1906.02112 碟中谍：基于音频的生物识别系统面临被攻破风险 最近，研究人员对一种被忽视的ASV模拟攻击进行了探究，这一研究还包括一种对人类语音进行修改的方法 研究人员利用音频数据在实验中评估了针对语音生物识别系统的攻击。具体来说，他们从公共语音数据集中使用ASV语音相似性搜索工具寻找声音最相似的发言者，并使用这一声音攻击语音生物识别系统。 ?
河道船只识别系统通过计算机视觉技术对河道中的船只进行监测，如河道船只识别系统识别到有船只违规行为如取土捕鱼采砂等，河道船只识别系统立即抓拍告警同步回传给后台监控及时通知相关人员立即处理。
水尺监测识别系统利用计算机视觉+YOLOv5网络架构机器学习技术对河道湖泊进行实时检测，水尺监测识别系统监测到河道水位异常时，立即告警，推送给后台。 水尺监测识别系统YOLOv5网络架构机器学习极大提升现场区域的管控效率，既方便又节省人力。 相比于其他神经网络，YOLO系列神经网络通过合理的设计，成功地将目标检测问题转化为回归问题，因而直接通过网络产生物体的位置和所属类别信息。
船只监测识别系统通过python+opencv网络模型深度学习技术，船只监测识别系统对河道湖泊区域进行7*24小时不间断实时监测，当船只监测识别系统监测到监控区域出现违规船只时，立即抓拍告警。
人员徘徊识别系统利用现场已有的监控摄像头可以实时剖析监控画面中人员异常徘徊行为，当人员徘徊识别系统识别到特殊重要区域（危险区域）附近出现人员来回反复停留时，系统会立即搜抓拍预警并同步异常违规信息到后台， 这种情况下，人员徘徊识别系统应运而生。 人员徘徊识别系统对监控画面当中作业人员进行全天候7*24h实时监测分析，一旦发现监控画面当中人员行为出现异常情况，人员徘徊识别系统立即抓拍提醒后台人员并保存违规预警记录，有利于之后调查取证，进而更有效的协助后台人及时高效员解决问题 人员徘徊识别系统大大提升了现场预防安全水准，将智能安全性从处于被动管控转变成积极发现。
锁屏要使用指纹解锁，首先要注册指纹服务，我看过的一些大厂项目中，实际上是在KeyguardUpdate.java类中发起注册的，一般是根据当前状态，是不是已经处...
感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。 相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点： 它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。
河道垃圾识别系统通过yolov7网络模型智能视频分析技术，河道垃圾识别系统对河道水面垃圾进行7*24小时自动不间断实时监测，河道垃圾识别系统监测到河道水面出现垃圾时，立即抓拍告警。
人员超员识别系统通过yolov5深度学习网络模型对现场画面进行实时监测，人员超员识别系统监测到画面中区域人数超过规定人数时，立即抓拍存档预警。
人员行为识别系统人员行为识别系统通过TensorFlow深度学习技术，人员行为识别算法对画面中区域人员不按要求穿戴、违规抽烟打电话、睡岗离岗以及作业流程不规范实时分析预警，发现违规行为立即抓拍告警。
河道水位识别系统采用yolov5网络模型深度学习技术，河道水位识别系统自动识别水尺位置，河道水位识别系统通过AI图像识别技术将数字与水位线位置结合对别，即可识别出水尺读数。
裸露土堆识别系统基于于yolov7深度学习架构模型技术，利用建筑工地现场已有监控摄像头实时识别路面/建筑工的土堆裸露情况，若裸露土堆识别系统识别到监控画面中的土堆有超过40%部分没被绿色防尘网覆盖，系统则判定是裸露土堆会立即自动标注抓拍存档并反馈后台人员提醒及时处理
人数超员识别系统基于计算机视觉分析技术yolov5网络架构对监控摄像头视频采集的画面实时分析，如果人数超员识别系统监测到作业区域超员时，立刻抓拍存档并同步报警回传给后台监控管理中心，提示后台人员及时进行处理
皮带撕裂监测识别系统通过yolov5网络模型深度学习技术，皮带撕裂监测识别系统自动对运输机皮带状态进行全天候不间断实时检测，皮带撕裂监测识别系统检测到撕裂跑偏时，皮带撕裂监测识别系统立即抓拍告警及时同步信号给运输机停止运输机
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