浅谈个人识别
浅谈指纹技术与DNA技术的优势比较
浅谈指纹技术与DNA技术的优势比较论文摘要:指纹技术与DNA技术同属个人识别技术,两者相比各有优势。
DNA技术有着明确的误差估计,结论较为客观,准确率较有保障,而且所需检材来源广泛、量微,易于获得。
指纹技术有着更强的个体识别能力,对个体不具有侵害性,更易于接受,是目前最便捷且应用最广泛的个人识别技术。
因此,这两种识别技术都是当今司法办案不可缺少的,都应得到高度重视。
DNA技术自1985年问世以来,由于其所具有的独特优势,在司法办案中发挥着越来越突出的作用。
因此,有人对它倍加推崇,认为它比指纹技术更优越,可以用它取代指纹识别技术。
对此观点,笔者不敢苟同,遂抛出拙见,欲与同仁共同探讨。
一、指纹技术与DNA技术简介指纹是人的手指表面皮肤上的乳突纹线,于胎儿3、4个月时开始出现,到6个月时完全形成,此后在个体的一生中基本保持不变,具有很强的稳定性。
而且当手接触物体时会在物体表面留下这些乳突花纹的印迹。
许多科学家已证明世界上存在两个指纹相同的人的几率非常小,几乎是不可能的[1],即指纹具有高度的个体差异性。
因此指纹学家们利用指纹来识别个人。
具体地说,就是分析比对两枚指纹中乳突纹线的细节特征,如果它们的数量、种类、形态、大小、位置关系等都一致,则认定它们是同一枚指纹,或是有着同一来源,为同一根手指所留。
指纹技术应用已有100多年的历史了。
1892年阿根廷法庭首次正式认可了指纹的证据地位,接着各国警方和法庭也陆续采用了指纹技术鉴别现场犯罪手印的遗留人。
美国指纹专家认为指纹是“标准的法庭证据”,前苏联犯罪对策学家认为,“由于指纹术的发展,犯罪对策学才立于巩固的基础上”。
至今,指纹作为识别人身的手段,不仅在司法界有着“证据之首”的美誉,而且已为全世界的安全、科研、金融、医疗、旅游、教育等各行各业所广泛应用。
DNA是deoxyribonucleicacid的缩略形式,意为脱氧核糖核酸,它是细胞的基本遗传物质,存在于人体细胞内部。
浅谈人脸识别技术在高校学生档案管理中的运用
浅谈人脸识别技术在高校学生档案管理中的运用人脸识别技术是一种基于人脸图像和生物特征的身份识别技术，具有高效、准确、安全等优势。
随着科技的不断进步和深化，人脸识别技术在各个领域的应用越来越广泛，其中之一就是在高校学生档案管理中的运用。
本文将探讨人脸识别技术在高校学生档案管理中的具体运用，并分析其效果和优点。
在传统的学生档案管理中，常常采用纸质档案进行存储和管理，存在着许多问题。
首先，纸质档案占用大量的物理空间，需要专门的库房来存放。
其次，纸质档案容易受到自然灾害或人为破坏的影响，存在丢失、损坏等风险。
此外，查找和整理纸质档案比较耗时耗力，不利于高效率的管理。
而引入人脸识别技术后，可以有效解决这些问题。
首先，人脸识别技术可以实现高效的档案检索。
在传统的档案管理中，查找某个学生的信息需要用人工方式进行，耗费大量的时间和劳动力。
而引入人脸识别技术后，只需要将学生的照片与数据库中的信息进行比对，即可快速找到学生的档案，极大地提高了查找的效率。
其次，人脸识别技术可以增强档案管理的安全性。
传统的纸质档案容易遭到盗窃或人为篡改，而人脸识别技术能够通过对比学生档案中的人脸图像和数据库中的照片进行一致性验证，确保档案的真实性和完整性，有效避免了档案被人为破坏的风险。
另外，人脸识别技术也可以简化档案管理流程。
传统的纸质档案需要人工进行整理、分类和存储，操作繁琐且容易出错。
而引入人脸识别技术后，可以实现自动化的档案管理，学生档案可以根据其人脸图像自动分类存储，大大简化了管理流程，提高了工作效率。
此外，人脸识别技术也可以改善学生档案管理的服务质量。
传统的纸质档案需要学生亲自去找相关工作人员进行查阅，不方便学生，也容易产生误解和纠纷。
而人脸识别技术可以实现学生自助查询，只需要学生进行人脸识别即可查找到相关档案，提供了更便捷、高效的服务体验。
当然，在推广和运用人脸识别技术的过程中也面临一些挑战。
首先，对于涉及个人隐私的人脸信息的采集和存储，需要采取一系列的安全措施，确保学生隐私的保护。
浅谈智能问答机器人如何识别你的意图
来源：和美信息浅谈智能问答机器人如何识别你的意图任务型对话系统主要包括自然语言理解、对话管理和对话生成。
其中，自然语言理解指的是分析识别为文本的用户输入，得到用户的意图和输入中的关键信息，包括领域、意图识别、实体识别和槽的提取等。
随着自然语言处理技术的发展，一些新的方法运用到了自然语言理解中，并取得了不错的效果。
本文将针对意图识别这部分，浅谈在参与某项目中的一些经验和思考。
01.从规则到模型以往意图识别主要采用规则系统，规则系统的模板需要人工配置。
规则系统的优点是可配置，如果需要增加支持的模板，只需在配置系统内加入，这在线上产生重要遗漏时显得尤为重要，能够及时修复。
缺点是复杂的语言表述需要更复杂的模板，再考虑到语言的随意性，配置灵活的模板又会使规则系统接受很多本来没有意图的用户输入，降低规则系统的准确率。
基于机器学习的方法，可以一定程度上弥补这些问题，大幅提高召回率。
规则系统结合机器学习，在实际操作中是较为灵活的方案。
02.无监督方法传统方法依赖特征工程，神经网络需要大量标注，如何以较少的标注数据获得较好的模型效果成为了研究和实验重点。
近年，自监督学习的语言模型研究[1]获得重大进展，各种使用大规模文本语料库预训练的模型层出不穷，这些预训练模型提供了强大的语义表征能力，使得一些无监督方法重新焕发了活力，这里介绍一种使用语言模型+KNN[2]进行意图识别的方法：该方法可以在没有人工标注的情况，快速建立预测，同时获得还不错的效果，在某场景中验证准确率达到93%。
03.有监督样本构造当面临复杂语义场景或低容错时，监督学习值得尝试。
而对话场景的数据常常是匮乏、昂贵和敏感的，除了人工构造和标注以外，我们需要尽可能的寻找方法获取标注数据。
有规则模板：对规则系统中的模板按照语法拆分，依据关键词重要程度，采用笛卡尔积方式构建样本，这些样本某种程度上可以用来作为baseline测试集。
有大量无标注对话语料：采用弱监督方法，使用如Snorkel[3]的工具，基于知识库、模板、字典、句法和专家规则等构建推理逻辑，为无标注数据打上概率标签。
公务员自我认知范文
公务员自我认知范文自我认知是指一个人对自己的认识和了解，包括对自己的性格特点、能力和局限性的清晰认识。
作为一名公务员，自我认知对于工作的开展和个人成长都具有重要意义。
下面我将结合自己的实际情况，谈谈我对自己的认知和了解。
首先，我清楚地认识到自己的优点和长处。
我性格开朗，善于与人沟通，具有较强的团队合作精神。
在工作中，我能够与同事和领导和睦相处，能够在团队中发挥自己的特长，积极配合他人，共同完成工作任务。
此外，我还具有较强的学习能力和适应能力，能够快速适应新的工作环境和工作内容，不断提升自己的专业知识和技能水平。
这些优点和长处为我在工作中取得良好的成绩和表现提供了有力支持。
其次，我也清楚地认识到自己的不足和局限性。
我在工作中有时会显得过于追求完美，对工作要求过高，容易给自己增加不必要的压力。
同时，我在处理复杂问题时有时会显得有些犹豫不决，缺乏果断和决断力。
这些不足和局限性在一定程度上影响了我的工作效率和成果。
因此，我意识到需要不断加强自己的心理素质和工作能力，提高自己的工作效率和成果。
针对自己的认知和了解，我将采取以下措施加以改进和提升。
首先，我将不断加强自己的学习和提升自己的专业知识和技能水平。
通过参加各类培训和学习，不断提高自己的综合素质和工作能力，为更好地完成工作任务和提升自己的职业发展打下坚实的基础。
其次，我将努力克服自己的不足和局限性，提高自己的工作效率和成果。
通过不断总结工作中的经验教训，提高自己的工作能力和水平，不断完善自己，做到在工作中游刃有余，取得更好的成绩和表现。
总之，自我认知对于一个公务员来说具有重要意义。
只有清楚地认识和了解自己，才能更好地发挥自己的优点和长处，克服自己的不足和局限性，提高自己的工作效率和成果，为更好地完成工作任务和提升自己的职业发展打下坚实的基础。
我将不断加强自己的学习和提升自己的专业知识和技能水平，努力克服自己的不足和局限性，提高自己的工作效率和成果，为更好地完成工作任务和提升自己的职业发展做出更大的努力。
人脸识别技术
东北石油大学人脸识别技术题目：浅谈人脸识别专业：计算机科学与技术班级：计科09-7 学号：090702140715 姓名：陈晨浅谈人脸识别在2008年的北京奥运会开幕式上，由中科院研究的人脸识别系统成功的得到应用为奥运期间的安全提供了一个快速高效的防范系统，同时也让人们见识了人脸识别，人脸识别技术相对于指纹识别、虹膜识别、掌纹识别、声音识别、静脉识别、步态识别研究起来更难更复杂，但是由于它的自然性和不被被测个体觉察的的优势吸引了一大批科学家进行研究，都目前为止也取得了一定的成绩。
下面是我对人脸识别技术简单的了解。
人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。
人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
一、人脸识别技术基本介绍人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流。
首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。
并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。
二、人脸识别的研究范围“人脸识别(Face Recognition)”的研究范围广义上讲大致包括以下5个方面的内容1、人脸检测(Face Detection)：即从各种不同的背景条件下检测出人脸的存在并确定其位置.这一任务主要受光照、噪声、面部倾斜度以及各种各样遮挡的影响.2、人脸表征(Face Representation)：即采取某种表示方式表示检测出的人脸和数据的已知人脸.通常的表示法包括几何特征(如欧氏距离、曲率、角度)、代数特征(如矩阵特征矢量)、固定特征模板、特征脸、云纹图等.3、人脸鉴别(Face Identification)(通常所说的“人脸识别”)：即将待识别的人脸与数据库中的已知人脸比较,得出相关信息.这一过程的核心是选择适当的人脸的表征方式与匹配策略,系统的构造与人脸的表征方式密切相关.4、表情/姿态分析(Expression/Gesture Analysis):即对待识别人脸的表情或姿态信息进行分析,并对其加以归类.5、生理分类(Physical Classification):即对待识别人脸的生理特征进行分析,得出其年龄、性别等相关信息。
模式识别人工智能论文【范本模板】
浅谈人工智能与模式识别的应用一、引言随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”,诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造.但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。
虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高,不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。
这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。
这时，能够提高计算机外部感知能力的学科—-模式识别应运而生，并得到了快速的发展，同时也成为了未来电子信息产业发展的必然趋势。
人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。
近年来电子产品中也加入了诸多此类的功能：如手机中的指纹识别解锁功能；眼球识别解锁技术；手势拍照功能亦或是机场先进的人耳识别技术等等.这些功能看起来纷繁复杂，但如果需要一个概括的话，可以说这都是模式识别技术给现代生活带来的福分.它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知,从而将非电信号转化为计算机可以识别的电信号.二、人工智能和模式识别（一)人工智能。
人工智能（Artificial Intelligence），是相对与人的自然智能而言的，它是指采用人工的方法及技术，对人工智能进行模仿、延伸及扩展,进而实现“机器思维"式的人工智能.简而言之，人工智能是一门研究具有智能行为的计算模型,其最终的目的在于建立一个具有感知、推理、学习和联想，甚至是决策能力的计算机系统，快速的解决一些需要专业人才能解决的问题。
从本质上来讲，人工智能是一种对人类思维及信息处理过程的模拟和仿真。
（二)模式识别。
浅谈如何评鉴人才
浅谈如何评鉴人才和策柱哥人才管理工作是企业管理最重要的工作，没有之一。
发掘与培育人才是领导的第一职责，如何发现与鉴别人才是作为一个领导者的第一能力。
虽然孔圣人说“有教无类”，但我根据自己的从业经验，在工作实践中如何鉴别人才并根据人才的个性特点给予合适的定位和指导可能更为重要，发现人才并根据特点进行培育是一个企业人力资源管理最重要的工作。
我根据汉末魏初著名思想家刘邵所著《人物志》一书所提原理，结合中国传统的识人用人方法初浅讨论如何发现与鉴别人才。
一、人才的类型《人物志》中将人分为主德和偏才二类，主德指的是领导型人才，各方面气质比较均衡，能力比较全面，表现出阴阳平和、中庸的特点；偏才指的是某一方面或几方面的气质特别突出，有某些与其特质相符合的特长，适合做与其特长一致工作的专业型人才。
结合现代企业人力资源管理理论，我倾向于将人才大致分成以下四类：领导型人才：全才，个性中庸，学习能力强，善于接受新事物，能够独当一面，责任心、抗压能力与协调能力俱佳，能托付重任。
专业型人才：专业精深，有独特的个性表现，善于学习并深入思考；是企业某一专业模块方面的专家。
协调服务型：协调配合，性格细腻周全，做内部管理与后勤服务工作的人员，也可称为服务工作专家型人才。
间杂型：伪人才，表现出很多“人才”的特质，善于伪装，但实际内在的道德和素质低下，不能承担某一方面的工作。
鉴别间杂之人是人才评鉴中的难点。
二、采用“八观法”正确识别评鉴人才中国古代识人相人书籍多如牛毛，主要偏向于测生辰八字、摸骨算命的范畴，迷信和不科学的居多；而《人物志》是一本采用系统全面的理论和实践来辨识人才的专业书籍，具有较高的参考性。
人物志中的八观法在现代人力资源工作方法论也是十分值得学习的。
1.观察人的善恶行为，以辨别是否为间杂人员人前的表现不足信，慎独最重要；在大是大非、重大利益面前的原则和表现最为可靠。
如果一个人对别人遇到灾难时表现出同情与怜悯的言语，但叫他行动出钱支助时却表现的非常吝啬，那就属于慈而不仁；如果一个领导口头上表现对下属十分关怀，但却连请员工家属吃饭时间都没空，或者员工家庭有困难却不组织帮忙，那属于仁而不恤。
浅谈面试中如何识别应聘者的人品、态度与能力
浅谈面试中如何识别应聘者人品、态度与能力随着社会和组织发展，人才是组织发展最大的财富。
如何在面试中发现合适的人，放到合适的岗位上发挥最大效用，对面试官提出更高的要求。
每个人都有自己的优点和缺点，人无完人，人不可能是全能型的，面试官认为在面试中选人识人的标准，人品第一，态度第二，能力第三，始终要把人品和态度放在更重要的位置，正所谓“以德为先”，“德才兼备”。
一、选人三要素1．人品人品，意思是人的品性道德。
概括为“责任、利他”的行为；是指个体依据一定的社会道德准则和规范行动时，对社会、对他人、对周围事物所表现出来的稳定的心理特征或倾向。
在17世纪的时候，就有人把人品与“一个人的品质总和”关联起来。
人品第一是原则，组织的最终目的是为了获取最大利益，事实证明，真正能做事的人首先要有人品。
不可否认的是，每个人人都有自己的利益诉求，关键是利益诉求的目的是为了什么。
如果在组织中为了自己的利益，勾心斗角，结果会使得整个集体和组织发展受影响。
他们可能能力比较强，巧言令色，但对组织来说，这样的人还是敬而远之比较好。
面试官虽不可能做到如圣人般天下为公，无私奉献，但一个人有一颗善良、仁爱和诚信之心，才可以与之一起同舟共济，共度难关。
2．态度态度是人们在自身道德观和价值观基础上对事物的评价和行为倾向。
态度来源于人们基本的欲望、需求与信念。
态度第二是根本，一个人有无责任心，将决定他的生活、家庭、工作、学习的成功和失败。
也是每位职员工做人做事的最基本准则之一，是衡量每个打工者有否良好心态、主人翁意识的判断标准之一，是每个人人生观、价值观的直接体现，是每个人能否做好工作、获得上司认可和在公司存在价值的前提条件，更是一个人能力发展得到良好提升和未来职业规划最佳成长的综合素质之全面反映。
做人做事，总有失败或困顿的时候，但能始终以敬业之心，以孜孜不倦的态度顽强坚持者，才会有成功的可能，才会实现组织和个人的双赢。
鲁迅先生说：中国的脊梁是那些落后仍在奔跑，以及见了这样的运动员肃然不笑的看客。
浅谈屏下指纹识别技术重点专利
浅谈屏下指纹识别技术重点专利摘要：指纹识别技术主要应用于手机、电脑、IPAD等便携式电子设备，指纹识别为电子设备解锁带来了极大便利。
传统的指纹识别技术需要在电子设备上设置指纹采集窗，指纹采集窗需要占用一定的屏幕空间，缩小了屏幕的使用面积，用户使用体验较差。
随着用户使用需求的提升，屏下指纹识别技术应运而生，本文对屏下指纹技术的几个重点专利进行了分析。
关键词：屏下指纹；指纹识别；重点专利一、屏下指纹识别技术屏下指纹识别技术，也叫隐形指纹技术，是通过屏幕玻璃下方完成指纹识别解锁过程的新技术，主要利用超声波、光学等穿透技术，可以穿透各种不同的材质，从而达到识别指纹的目的。
屏下指纹识别技术能大幅提升屏占比、屏下指纹无须在手机正面设置额外的指来震撼的视觉效果和极佳的使用体验①。
屏下指纹识别主要分为光学式指纹识别技术和超声波指纹识别技术①。
1）光学式指纹识别技术：通过OLED屏幕像素发光照亮指纹，再反射到屏幕下方的指纹识别模块，由于指纹的高低起伏会导致对应光电流有所不同，从而实现准确的指纹测定。
2）超声波指纹识别技术：超声波传感器发射的超声波入射到手指上。
由于指纹的高低起伏会导致超声波传播路径长度不同，反射的回波到达接收器的时间就有差异，从而实现准确的指纹测定。
二、基于技术分类的重点专利基于屏下指纹识别技术的分类，对光学式指纹技术和超声波指纹技术两类屏下指纹识别技术进行重点专利分析。
1）光学式指纹识别技术的重点专利分析专利1申请号：201710897377 .5发明名称：一种光学指纹组件及移动终端申请人：维沃移动通信有限公司发明内容：提供一种光学指纹组件及移动终端，该光学指纹组件包括：透明盖板、发光显示屏和感光元件，所述发光显示屏位于所述透明盖板与所述感光元件之间，在所述透明盖板与所述感光元件之间设置有准直层，所述准直层用于将从所述透明盖板朝向所述感光元件的端面出射的光线转化为准直光，传导至所述感光元件；其中，所述光线为所述发光显示屏发射的。
浅谈人脸识别基本技术流程与基本应用
2020年第11期216智能技术信息技术与信息化浅谈人脸识别基本技术流程与基本应用刘兆丰* LIU Zhao-feng摘 要 近年来人工智能技术有了一定发展，作为其重要技术部分之一，人脸识别技术无疑有巨大的发展潜力和开拓空间。
本文主要介绍人脸识别基本原理所涵盖的关键技术流程，通过一个目标人脸实例说明图像识别的分析方法，具体地解释人脸识别基本原理，展示人脸识别的具体技术步骤和基本过程。
关键词 人脸识别；基本流程；特征点；特征提取；人脸检测doi：10.3969/j.issn.1672-9528.2020.11.068* 南宁高新区技术办 广西南宁 5300071 人脸识别基本技术流程实现人脸识别基本原理，通常需要三个最基本的关键步骤：首先要创建一个人脸数据库，该数据库容纳了大量的人脸面部特征数据；其次需要运用各式各样的方法对所需识别的人脸将其作为目标人脸图像录入到设备或系统中；最后只需要将目标识别人脸与第一步中人脸数据库中已存储的人脸面部特征数据完成遍历对比识别即可。
根据人脸识别技术原理，具体实施起来的技术流程则主要包含以下五个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。
1.1 人脸图像的采集与预处理第一，人脸图像的采集，主要有两类基本方法。
一是通过硬件设备导入人脸图像，就是把之前储存在设备内存中的人脸图像直接导入到人脸识别系统的数据库中，之后系统则会按照要求获取目标人脸图像；二是调用摄像头实时拍摄获取人脸图像即调用设备内置摄像头或外置USB 链接摄像头直接抓拍目标人脸从而获取目标人脸图像存入系统的数据库。
第二，人脸图像的预处理。
将采集到的人脸图像用各种各样适当的方式进行处理，从而为后面提取人脸图像的面部特征做好准备工作。
首先，要将系统已获取的目标人脸图像中的光线进行处理，接着将该图像再经过过滤、切割、旋转、降噪、放缩等一系列系统的处理过程，最终获得的人脸图像从各个指标上能够遵循提取人脸特征所需要达到的各类标准和需求。
识别扒手及预防扒窃浅谈
识别扒手及预防扒窃浅谈一、识别扒手及防范扒窃（一）、把握特征、敏锐识别大家都知道那些穿着考究又乘公交车的人，有可能是扒手。
其实，扒手还有一些较明显的特点。
这些特点，有的是扒窃过程中必然形成的；有的是扒手无意当中留下的；有的是扒手不能掩饰或不能消除的；有的则是扒手使用的“道具”。
扒手无论是“踏轮子的”（车上）还是“溜地皮的”（地面上），都有一些共同的特点：1、正在寻找目标的扒手，眼睛一般发红。
视网膜出血，有点像刚下夜班的样子。
特别是扒手当日“长时间连续工作后”。
他们不停地用眼睛瞄人家的皮夹子、手机，寻找目标、下手的机会和识别反扒人员。
眼睛发红，这是视神经过于紧张，用眼过度的缘故。
扒手的眼睛，还有一个特点是目光内敛，轻易不与他人的目光相碰，就是所谓的“做贼心虚”。
一旦与扒手的目光相碰，你会发现扒手的眼睛里有一个黑洞，比较恶毒，从这个黑点的两侧的下方看人。
而且目光常一扫而过，漂漂的。
目光不直接外露，偶尔“有一根针”与他人目光相碰时“这个针”（贼星、贼光）会瞬间躲开。
新扒手的眼睛较胆怯，有时打愣。
资历中等的扒手“眼神狡诘、没礼貌、较凶恶”。
老扒手的眼神从不打愣，看人习惯“用虚光把人罩住”，目光虚幻，虚光看人，瞬间即收，眼神黑而无表情，习惯从背后打量人。
多数扒手的眼睛看人收回视线时，都有由上衣口袋向下到裤子口袋扫描一下的习惯。
在作案现场，扒手的眼睛，注意的对象与一般人不同。
有注意别人的口袋、包、手机等财物的习惯。
有扫瞄周围人员的习惯，寻找作案目标和识别反扒人员。
2、扒手的另一个特点是皮鞋脏。
这是因为他们在人群里挤来挤去，被人踩踏的。
特别是那些穿着考究，皮鞋上又有很多脚印的人，更容易识别。
3、扒手的体形，40岁以下的一般都较瘦，但一般也都比较结实、敏捷。
40岁以上的有约五分之一左右是稍胖一点的。
他们面色一般较苦、阴暗。
看不到朗朗的阳刚正气。
单独行动的老扒手一般耐性比较好，很细心，接近目标后，不动声色，目光内敛，能长久地等待作案时机。
浅谈网络安全中身份识别和验证技术
功 能 。当 用于 认证 时 ，智 能卡 是 基于 用户 支配 事 物基 础上 的另 一 个认 证实
例 （ 卡本 身） 如 。典型 的智 能卡 需要用 户提 供 已知信 息 （Ｉ Ｉ或 口令） ￣ＰＮ 来解 锁
智 能卡 。
有 很多 不 同类 型 的智 能卡 。通 常 ，智 能卡 可按三 种 不 同的方 式进行 分 类 ：物 理特 性 界面 和使 用协 议 ，三 种分 类 并不 是互 不相 干 的 。智 能卡相 当 灵 活 ，可用 来解 决 许 多认证 问题 。其优 点 根据 使用 的类 型 而不 同 。通常 ， 和记 忆 卡相 比，它们 提 供更 高 的安 全性 。 智能 卡可 以解 决 电子监 视 问题 ， 即使 用一 次性 口令通 过 开放 网络进 行认 证 。 ３基于 用户 的Ｉ ＆Ａ 生物 认证 技术 使用 个人 惟一 的特 性 （ 或属 性 ）去认 证 个人 身份 。包括 生理 属性 （ 如指 纹 、手 形或 视 网膜类 型 ） 行 为属 性 （ 声音 属性 和笔 记签 或 如 名 ）。基于 属性 的生 物认 证技术 已经 作为 计算 机登 录应 用进行 开发 。 生物认 证 是复杂 而 昂贵 的技 术 ，它需 要特 殊 的硬件 ，这 就 限制 了生物 认 证技 术 只能 用 在 比较 少 的一 些 需要 高度 安全 的 环境 认证 中 。其 吸 引入的
线 。Ｉ 是拒绝 未授 权用户或一个进程 进入计算机系 统的一种技术测 量。 ＆Ａ 关键词 ： 身份识别和验证 ； 口令 ；网络 安全 中图分类 号：Ｔ ３ 文献标 识码：Ａ 文 章编号：１ ７ －７ ９ ２ １ ）０ ２ ０ ３ ０ Ｐ ６ １ ５ ７（ ０ Ｏ ６ ０ ９ － １
网络 的安 全和 可靠 性 已成 为世界 各 国共 同关注 的焦 点 。计算 机 网络 系 统必 须采 用 安全措 施 ， 以鉴别 合 法用 户和 监 督经 过授 权 的操 作 ，同 时防 止 对敏 感数 据进 行 非授 权 的访 问 、使用 ， 防止 黑客 的入 侵和 计算 机 病毒 的破 坏 ，把计 算机 网络 安 全措 施落 实 到实 处 。Ｉ 是计 算 机安 全系 统 中 的关键 ＆Ａ 模块 ，这 主要 是 因为 它是 更多 访 问控 制和 建立 用户 责任 的基础 。 访 问控制 通 常 需要系 统能够 鉴别 和 区分不 同 的用 户 。 １基 于用 户 已知摹铂 的Ｉ ＆Ａ 最普通 的 Ｉ 形式 是相配套 的用户 Ｉ和用户 口令 ，此技术 仅仅依 赖用户 ＆Ａ Ｄ 已知的东西 。除了常规 的方法之外还 有一种基 于知识 的技 术 ，如 密钥知识 。 １ 口令 。 口令 是最被 广泛 研 究和 使用 的一 种身 份验 证方 法 。一个 大 １ 系 统 的 口令 的产 生 、管 理 和 标准 化 是 重 要 的研 究 课 题 。 口令可 以分 为 数 字 、字 母 、特 殊 字 符 、控制 字 符 等组 成 的 长为 ５８ － 的字 符 串 。其选 择 原 则 为 ：易 记、难 于 被猜 中或 发现 、抗分 析 能力 强 。在 实际 系统 中需 要考 虑 和 规定 选择 方法 、使用 期 限、字 符 长度 、分 配和 管 理 以及在 计 算机 系统 内的
人脸识别技术的研究与实现【开题报告】
开题报告通信工程人脸识别技术的研究与实现一、课题研究意义及现状人脸识别因其在公安(罪犯识别等)、安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互系统等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点[1]。
迄今为止，机器视觉技术的发展已经历了一个较为漫长的旅程。
它最初只是应用于生产流水线，简单的模拟人的视觉来执行一些繁琐、重复性的任务。
经过研究者们的不懈努力，今天我们已经可以利用它实现更有效、友好、自由的人机交互界面，并且随着人脸研究的进一步发展，更可以让计算机实现通过观察一个人以及这个人的表情变化等做出相应的反映。
近几年电子商务的蓬勃发展对安全性提出更高要求，这也推进了人脸研究的发展和应用，最终将促使人类进入了一个全新的人机世界[2]。
比如，目前的监控正逐步过渡到第三代数字智能监控的过程。
新一代的监控系统在现场的摄像机可以接入视频服务器，运行在视频服务器上的人脸识别系统对摄像机传回的图像进行分析，自动捕捉监控区域的人脸图像，并根据需要与数据库中的照片比对匹配。
通过这种方式将人脸识别技术融合到数字录像监控系统中，使监控系统具备智能化功能，在监控录像过程中，自动地从动态视频流中捕捉人的面像，从周围背景中抽取出来，保存清晰的正面图像，存档备查，为监控录像建立起人脸索引等[3]。
人脸识别提出迄今为止已形成了几十种较为成熟的识别方法，如: 主成成份分析、弹性图匹配、Fisher、人工神经网络、支持向量机、隐马尔可夫模型等，很多学者对这些方法进行了比较和总结[4]。
由于人脸的自然特性，虽然人类能毫不费力的识别出人脸，但人脸的自动识别却是一个难度极大的课题[5]。
经过科学家多年的研究和积累，人脸自动识别技术已取得了巨大的成就。
但在实际应用中仍面临着许多严峻的问题，人脸识别也有着较多难点:(1) 人脸的差异性并不是很明显，识别率可能较低；(2) 对于双胞胎，人脸识别技术不能区分；（3) 人脸特征的持久性差，如长胖、变瘦、长出胡须等[6]；（4）人脸图像受到各种成像条件的影响，如表情、姿态、尺度、光照和背景等。
浅谈人脸识别技术
本文重 点对 现有 的人脸 检 测 与识 别 方法及 研 究进行 总结 ，分 析和 比较各 种识 别 方法优 缺点 ，讨论 了其 中的 关键技 术及 发展 前景 。 关键 词 ： 人脸识 别 人脸检 测 特征提取 中图分类号 ： Ｐ ９ ． Ｔ ３１４ 文献标 识鹤 ： Ａ 文章编号 ： ６４ ０ ８ （０ ８ｔ （） ０ ０— ２ １ ７ — ９ Ｘ ２０ ） ｌａ一 ０ ４ ０ 较 困难 ， 别是 特征受 到遮挡 时 ； 较大 的表 子 空 间 。 特 对 １引言 ． 随着计算机 的普及和 应用 ， 对个人 身份的 情 变化或 姿 态变 化的鲁 棒性 较差 。 几何特 征 ３ ４ 基 于机器学习的 方法 在基 于几 何特 征 的方法 和 基于 模板 的方 自动 鉴定 提 出 了越 来越 多的要 求 。 虽 然 ， 已 还 可 能 由于 光 照、表情 、遮挡等 原 因而被 破 人脸 的特征都 是 由专家 预先定 义好 的 ； 经存 在一些 相当可靠的 身份验证方法 如指纹 ， 坏 ， 另外 由人脸 阴影 所形成 的边缘 可能对几 何 法 中 ， 而 在基于机 器学 习的方 法中 ， 人脸的 特征或类 虹 膜识别等 ， 但是这 些方法都需 要参与者 的某 特征 的边 缘 带 来不 良影 响 。 别是利 用统 计分 析和 机器 学习 的技 术从样 本 种程度的 合作 ， 而人 脸识别则 无须参与者 太多 ３。 ． 纹 理 特 征 １２ 和指 纹相似 ， 每张人 脸都有其特殊 纹理特 中学 习来 的 。学习 所得 的人脸 特征 或类 别存 的合 作 ， 而且 具有 直接 、友好 、方 便的特 点 ，
浅谈人脸识别的研究意义和背景
2017年04月浅谈人脸识别的研究意义和背景于洋艾秋竹邓钧文张柳高天附（沈阳师范大学物理科学与技术学院,辽宁沈阳110034）在处于高速发展的现代社会中，“快速、便捷、安全”成为当代社会的代名词。
随着计算机视觉技术和光电技术的快速发展，人们越来越希望自己生活在一个安全的环境下，尤其是自己的人身安全以及财产安全。
为了让生活更加便捷，使人们在繁重的劳动中解救出来，计算机技术及其应用已经成为人们生活中扮演这必不可少的角色。
其中人工智能技术的开发和运用成为国内外学者和研究人员研究的重点和热点。
在人工智能领域中，三维人脸识别技术的研究已经成为一个热门研究领域，它可以应用于需要身份认证的各种各样的场所之中，例如在金融领域中的银行交易身份验证，互联网或网银上的交易身份验证：在国家安全防御中出入安全检查，各种监控系统以及门禁系统等，是解绝身份识别的有效手段。
它可以有效避免2维人脸识别中存在的缺陷和不足，具有更高的精准性和可信度。
图1需要身份认证的场所早在1964年，国外人员就开始从事人脸识别技术的研究。
人脸识别是生物识别技术的一种形式，它涉及模式识别，计算机视觉，心理学及生理学及认知科学等方面的诸多方式，在计算机的辅助下实现身份识别，是基于人独有的特征进行身份验证的有效手段。
也可以说，人脸识别也是指对于给定一幅人脸作为输入，在待识别的数据库中寻找匹配，在数据库中找到与输入人脸一致的人脸图像。
起初人脸识别是通过计算在二维图像的特征点，如双眼间距，五官比例等，其算法的本质是将人脸分成N 部分，分部分计算的问题，即将需要识别的人脸输入分类器给出类别判定，相似度最高的是同一人的图像。
早期由于数据采集设备的限制，取得人脸的三维数据非常困难，因此大部分的人脸识别方法针对的主要是二维图像，随着研究的逐渐深入，二维人脸的识别方法显露出越来越大的弊端，其准确性也很难得不到保障。
二维人脸识别性容易收到外界光照，使用者表情，姿态，背景等因素的影响。
浅谈说话人识别技术
浅谈说话人识别技术作者：谢建勋来源：《电脑知识与技术》2011年第11期摘要：随着科学技术的快速发展，生物特征识别技术得到了越来越多的研究和应用，这其中包括说话人识别技术的研究和应用。
该文对说话人识别的概念、原理及其识别方法做了简要介绍，提出了时下的研究的热点难点，并对这项技术的发展进行了展望。
关键词：说话人识别；特征提取；识别模型；判决策略中图分类号：TP18 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)11-2657-02随着全球信息化的快速发展，电子商务等信息技术得到了广泛的应用，人们发现，传统的使用密码来认证用户的方法变的越来越脆弱。
在这种背景下，解决用户高安全性和长效稳定性的生物认证技术逐渐得到人们的青睐。
在众多的生物认证技术中，说话人识别技术以其信号采集简单、系统设备成本低等优点得到了快速发展，展现了广阔的应用前景。
说话人识别技术包括说话人辨认技术和说话人确认技术，他们在本质上是一致的，唯一不同的是说话人辨认技术是从多个说话人语音中辨认出某个人的那一段语音信息，而说话人确认技术是确定某段语音信息是不是某人所说。
两者是一对多和一对一的关系。
每个人的发音因为受到声道和发音特点等影响，总是存在一些代表自己特征的元素，说话人识别技术就是通过采集、提取这些表征说话人固有特征的参数来达到识别的目的。
语音识别技术的应用有着非常多的优点，同时目前的研究也存在一些还没有突破的难点，但我相信，不久的将来，说话人识别技术一定会在我国的信息安全方面起到无以替换的重要作用。
1 特征提取特征提取就是提取语音信号中表征说话人的基本特征，此特征应能有效地区分不同的说话人，且对同一说话人的变化保持相对稳定。
提取的说话人的特征参数应满足相应的条件：对局外变量不敏感，如说话人的情绪的影响；能够长期地保持稳定；可以经常表现出来；易于对之进行测量，与其它特征不相关。
语音信号是一种携带着各种信息的非平稳的时变信号。
在说话人识别系统中，首先我们需要对语音信号进行分析，提取特征参数。
有关个人的自我鉴定
有关个人的自我鉴定
个人的自我鉴定是指个体对自己的认知和评价，包括了解自己的优势、弱点、兴趣、价值观、目标等方面。
自我鉴定是自我认知和自我意识的重要组成部分，可以帮助人们更好地理解自己，认识自己的价值和定位，从而更好地发展和成长。
要进行个人的自我鉴定，可以通过以下步骤来进行：
1. 自我反思：反思自己的成长经历、教育背景、个性特点、价值观等，了解自己的经历和背景对自己的影响。
2. 意识到自己的优势和弱点：认识到自己的优势和弱点可以帮助自我成长和提升，建立自信并改进自己。
3. 确定自己的兴趣和价值观：了解自己的兴趣和价值观有助于找到适合自己的职业或生活方式，并为未来规划提供方向。
4. 设定个人目标：设定明确的个人目标可以帮助自己更有条理地思考未来发展方向，并为实现目标设立行动计划。
通过深入的自我鉴定，个人可以更清楚地认识自己，找到适合自己的发展道路，并更好地实现自己的潜力。
浅谈柜员如何做好客户身份识别
浅谈银行柜员如何做好客户身份识别客户身份识别制度，是指金融机构在与客户建立业务关系或与其进行交易时，根据法定的有效身份证件或其他身份证明文件，确认客户的真实身份，同时了解客户的职业情况或经营背景、交易目的、交易性质以及资金来源等。
客户身份识别是金融机构做好客户风险等级分类、大额和可疑交易报告、客户身份资料及交易信息保存及其他反洗钱工作的基础。
而柜员是银行客户身份识别的第一道防线。
要做好客户身份识别工作，可从以下五种技巧入手。
查询式。
在日常业务操作中，客户所提供的有效身份证件一般为居民身份证。
做好居民身份证的识别是客户身份识别的基础和关键。
除柜员自行根据证件防伪特征等信息判断身份证真伪外，目前柜台配备了身份认证终端，使用“联网核查”通过人民银行身份核查系统查询客户身份，确保客户、身份证件、联网核查信息三者一致且存在照片，遵循核对、了解、登记、留存四个环节，确保身份证件识别的完整性。
询问式。
通过身份证件的识别，我们仅获取了客户的姓名及身份证号码等基础信息，若身份证办理已多年，或户口登记方面有缺陷等情况，还需要柜员对客户进行尽职调查。
调查时可采用询问的方式，了解客户的实际居住地、经营项目、经营规模、经营性质及范围等，更全面的掌握客户信息。
聊天式。
为了不引起客户的反感，采取聊天的方式是比较有效的，在轻松愉悦的聊天中，顺便了解客户的信息。
聊天中，客户放松心情的情况下，取得了比较真实祥细的客户信息，同时还能增加客户体验，在柜面服务上给银行加分。
回访式。
实际业务中，柜面回访相对较少，但信贷回访较多，除对信贷客户的回访信息有效利用外，对于银行的重要客户，如大额存款客户、大额交易客户等，为了提高服务质量及及时有效评估风险，应建立定期回访制度，通过回访，做到对重要客户信息的及时准确更新。
调查式。
当通过以上方式不能有效了解客户信息并对客户信息有疑问时，就需要采取调查的方式。
可利用工商征信等网上系统做核实调查，必要时可走访工商部门、当地政府及其他关系人对客户信息进行了解，对于有疑问怀疑风险较大客户，调查时必须持审慎态度，以免引起不必要的误会。
浅谈指纹识别技术在个人电子档案管理的应用
浅谈指纹识别技术在个人电子档案管理的应用发表时间：2020-12-29T07:43:47.809Z 来源：《中国科技人才》2020年第24期作者：王灵娜[导读] 指纹识别技术凭借其人各不同的特定性、基本不变的稳定性、触物留痕的客观性、认定人身的直接性特点在个人电子档案管理方面拥有天然的优势，已经在我们的日常生活中得到应用，但是也存在着存档人隐私泄露的问题。
通过合理限制指纹识别技术使用的最低标准和限度、勾勒行业标准及应用规范可以有效避免相应问题。
王灵娜濮阳市公安局华龙区分局河南濮阳 457000摘要：指纹识别技术凭借其人各不同的特定性、基本不变的稳定性、触物留痕的客观性、认定人身的直接性特点在个人电子档案管理方面拥有天然的优势，已经在我们的日常生活中得到应用，但是也存在着存档人隐私泄露的问题。
通过合理限制指纹识别技术使用的最低标准和限度、勾勒行业标准及应用规范可以有效避免相应问题。
关键词：指纹识别技术；个人电子档案；应用现状；问题及解决对策以大数据信息系统、人工智能为技术基础的指纹识别技术逐步被应用在安防、金融、教育等各领域之中。
同时，凭借其人各不同的特定性、基本不变的稳定性、触物留痕的客观性、认定人身的直接性特点等优势，指纹识别技术也可被应用在个人电子档案管理中。
但是，由于属于人工智能范畴的指纹识别技术过度依赖于技术本身，加之与个人信息直接相连，一经应用就备受争议。
尤其对于个人电子档案管理来说，因涉及个人信息及隐私安全，且涉及用户众多，在应用中更应注意强化管理和监督，解决可能遇到的问题。
一、指纹识别技术的内涵及技术特点指纹识别（FaceRecognition）是随着大数据统计、人工智能双向交互、计算机数据统计与分析技术的发展和完善而延伸出来的一种新识别技术，是以人的指纹特征为识别对象，通过对指纹细节特征提取、对比分析来识别个人身份信息的生物识别技术。
指纹识别技术作为一项生物识别技术相较于传统密码类等非生物识别技术来说具有精准性、唯一性、便利性、经济性等特点，相较于其他人脸、瞳孔、静脉、语音等生物识别技术来说更具有稳定性、唯一性、客观性、直接性等特点。