手机指纹识别真的安全吗?

目前手机厂商所采用的指纹识别技术有些是基于指纹图片匹配计算得出,并非是真正的生物识别算法技术,而图片匹配软件的相似度带来的隐患就是识别精准度出现偏差,如果未来全面普及生物算法识别的话,那么会具备更高的唯一性。二、识别体验效果因为一些算法的原因,这也让一些智能手机在指纹录入或识别时存在体验糟糕的情况,比...

音乐的指纹:听歌识曲app是怎么识别音乐的?算法原理揭秘

每首歌都会被转换为一个独特的音频指纹,所以就算是同一首歌的不同版本也会因为频率、振幅和时间上的差异而生成不同的指纹,以确保后续最精准的匹配。5.在数据库中寻找匹配:哈希表与高效匹配现在我们有了这首歌的「指纹」,接下来就是要在已有的歌曲数据库中找到与它匹配的指纹,来识别出具体的歌曲。听歌识...

德施曼祝志凌:AI+时代 GPT算法识别技术“卷”入智能门锁行业

据悉,针对指纹特征部分缺失导致难以准确匹配的问题,德施曼利用GPT的掩码遮挡生成式训练,能通过算法随机“遮挡”部分指纹特征进行训练,使GPTfinger实现即使在指纹特征部分缺失的情况下也能准确匹配,应对指纹磨损、不完整的情况。“在智能门锁领域,德施曼最新推出的GPTfinger指纹识别技术的智能锁指纹模组认假率为0.00099%,...

GPTfinger赋能指纹识别技术,德施曼赢下这一局

而指纹识别是根据指纹特征进行训练,采集并识别特征点吻合的指纹图像。针对训练模式的区别,德施曼行业首创“螺旋圆域技术”,模仿雷达波螺旋扫描的方式,将任意圆形区域内指纹特征组成螺旋状序列,建立指纹特征之间的上下文联系,即使有模糊的指纹,GPTfinger也能根据训练数据库,准确、快速的进行识别。再有,针对指纹特征部分缺...

「2023年」指纹识别模组行业分析

靠光的折射和反射原理识别指纹。该类型指纹模块对使用环境的温度湿度都有一定的要求，并且在识别准确度上并不理想，再加上这种模块一般会占用更大的空间，使其难以在手机端有所作为。②电容指纹模组（半导体指纹模块）通过电容的数值变化来采集指纹。该方式适应能力强，对使用环境无特殊要求，同时，硅晶元以及相关的传感...

首台(套)用于血清多肽及蛋白指纹图谱检测的飞行时间质谱仪ClinMS...

2.飞行时间质谱工作原理飞行时间质谱(TOFMS)是一种高分辨率的质谱技术,广泛应用于物质分析领域(www.e993.com)2024年11月18日。TOFMS工作原理可以分为离子化、加速和飞行三个步骤。具体来说,它基于不同化合物的质量-电荷比(m/z)的差异,通过高电压脉冲使其形成离子,然后引入到一个带有电场的追加管道中。在追加管道内,各种离子被加速并飞行到检...

半导体专题篇:汽车半导体

智能驾驶:利用汽车半导体处理庞大的传感器数据,结合机器学习和深度学习算法,实现车辆的智能驾驶和自动化功能,包括自动驾驶、车道保持、交通标志识别等。语音识别和人机交互:汽车内部集成语音识别系统,通过半导体实现实时语音交互,提高驾驶员和乘客的交互体验。

iQOO Neo9S Pro+ 评测:性能 + 满,体验也 + 满的双芯战神!

更为重要的是,这块屏幕搭载了旗舰级超声波3D指纹识别技术,同档领先且唯一的解锁体验。超声波3D指纹相较于其他普通的指纹解锁,一方面,它的安全性会更高,不易被仿造指纹破解,能够更好地保护用户的手机数据。其次,超声波3D指纹解锁更加便捷。它不仅录入速度更快,解锁速度更是块至0.12秒。即使湿手了,也...

好书·新书 | 数字时代,眼见真的为实吗?我们与真相的距离到底有...

第二部分聚焦于图像来源取证，对图像来源取证类型进行了分类，归纳成像设备的指纹特征。从监督模型的学习算法到非监督模型的算法，这部分系统地介绍了图像来源识别和图像来源聚类任务的进展。这一部分的研究为数字图像的溯源任务提供了技术支撑。第三部分关注新型多媒体取证，着重介绍了近年来流行的基于人工智能的新型篡改。

数字钥匙:开启智能汽车之门

定位原理:RSSI(ReceivedSignalStrengthIndicator接受信号强度指示)。一般在5米范围内,随着距离增加,信号强度迅速下降,逐渐区域平稳;距离增加到10米到12米左右,信号强度会有些许增加的波动。定位精度:分米级定位算法:图片来源:BluetoothAOA(AngleofArrival到达角),通过阵列天线感知发射节点信号的到达方向,计...