虹膜识别原理(自动识别技术主要有哪些)

1. 虹膜识别原理，自动识别技术主要有哪些？

自动识别技术可以分为：

1.条码识别技术

条码是由一组条、空和数字符号组成，按一定编码规则排列，用以表示一定的字符、数字及符号等信息。条码的种类很多，大体可以分为一维条码和二维条码。条码识别是对红外光或可见光进行识别，由扫描器发出的红外光或可见光照射条码标记，深色的“条”吸收光，浅色的“空”将光反射回扫描器，扫描器将光反射信号转换成电子脉冲，再由译码器将电子脉冲转换成数据，最后传至后台。

2.磁卡识别技术

磁条记录信息的方法是变化磁的极性（如S-N和N-S），一部解码器可以识读到磁性变换，并将它们转换回字母或数字的形式，以便由一部计算机来处理。磁卡的特点是数据可读写，即具有现场改变数据的能力。

3.IC卡识别技术

IC卡是一种电子式数据自动识别卡。按照是否带有微处理器，IC卡可分为存储卡和智能卡两种。存储卡仅包含存储芯片而无微处理器，一般的电话IC卡即属于此类。将带有内存和微处理器芯片的大规模集成电路嵌入到塑料基片中，就制成了智能卡，银行的IC卡通常是指智能卡。

4.射频识别技术

射频识别技术是通过无线电波进行数据传递的自动识别技术。它利用无线射频信号实现无接触信息传递，达到自动识别目标对象的目的。RFID技术无需人工干预，即可完成物品信息的采集和传输，被称为21世纪十大重要技术之一。

5.生物识别技术

所谓生物识别技术就是，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、指静脉、人脸、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

6.图像识别技术

它是指对图像进行对象识别，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。

7.光学字符识别技术

OCR （光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。

虹膜识别原理(自动识别技术主要有哪些)

2. 血手印实验原理？

静脉指纹识别原理

指静脉生物识别技术是利用血液流经手指皮下浅表血管时形成的血管分布图案作为生物特征，进行身份认证的方法。与指纹静态生物图像不同的是指静脉是由血液流动构成的动态图像，它是一种活体识别技术，主要依靠红外光照射手指取得血管纹路，是靠血液流动形成的一种活体密码，脱离人体后这种特征就会消失，很难被窃取。

医学研究证明，手指静脉的形状具有唯一性和稳定性，即每个人的手指静脉图像都不相同，同一个人不同的手指的静脉图像也不相同；健康成年人的静脉形状不再发生变化。这就为指静脉提供了医学依据。相对于指纹识别的易复制性，指静脉生物识别技术的突破使其成为现今最为精准的“活体”生物识别技术。

指静脉识别基本原理

指静脉识别是通过指静脉识别仪取得个人手指静脉分布图，将特征值存储，然后进行匹配，进行个人身份鉴定的技术。其基本原理是利用静脉中红血球吸收特定近红外线的这一特性，将近红外线照射手指，并由图像传感器感应手指透射过来的光来获取手指内部的静脉图像，进而进行生物特征识别。其中的关键在于流经静脉的红血球中的血红蛋白对波长在700-1000纳米附近的近红外线会有吸收作用，导致近红外线在静脉部分的透射较少，当近红外线透射以后，静脉在图像传感器感应的影像上就会突出显示，而手指肌肉、骨骼和其他部分都被弱化，从而得到清晰的静脉血管图像。指静脉识别技术利用手指静脉血管的纹理进行身份验证，对人体无害，具有不易被盗取、伪造等特点。该识别技术可广泛应用于银行金融、政府国安、教育社保等领域的门禁系统，是比指纹识别、虹膜识别等体表特征识别技术更安全、高效的技术

3. 怎么看待巴格达迪尸体或将步本拉登后尘沉海呢？

这次美国突袭巴格达迪，其实说明现代战争已经越来越高科技化了。对巴格达迪的死也能看出端倪。

俄罗斯质疑美国的行动，其实就是对这种高科技条件下的小规模突击战不熟悉或者不愿意面对的心理作祟。

但是对全世界而言，这次美军追杀巴格达迪的热闹看过之余，不能像俄罗斯一样对高科技战争冷嘲热讽和视而不见，而是应该高度重视和认真把握。

木叔举出两个例子：

1）美军突击行动携带了承受自杀式袭击的机器人。

这个机器人并不是传统的人形机器人，而是那种远程遥控指挥的一种类似山地作战车的装置。

美军进入巴格达迪住所的院子并不是从正门走的，而是从侧面炸开了大洞，随后机器人是一马当先冲了进去。巴格达迪的保镖们针对机器人开枪基本是无效的，而机器人对他们的扫射则威力不小。

再加上随后冲入的美军，巴格达迪的外围保护短时间就被荡平了，这才有之后巴格达迪被迫跑入地道自杀的局面。

2）美国的三角洲特种兵携带有专业的电子安全监测系统。该系统具有采集指纹、识别虹膜、测试体温乃至带有专业的DNA检测的功能，通过采集生物样本，能在15分钟就判断和确认死者身份。

最终确实也就用了15分钟，发现美国人掌握的DNA和巴格达迪的基因一致，因此才能推断出这是巴格达迪。

由于巴格达迪和拉登一样，都是虔诚的教徒，而他们宗教一般要求去世的人24小时-72小时之内就要被埋葬。

换句话说，两个特点，一是速葬，二是土葬。

他们虽然讲究土葬，但是显然包括白宫和五角大楼在内的美国高层，考虑到如果土葬巴格达迪显然会成为一个恐怖分子的朝圣地，所以根本不可能让他的身体继续留在地球上，所以就和拉登一样，可能最终是水葬了。

尽管如此，也遵守了他们死后就迅速下葬的传统。

以上就是本次美军特种行动科技感比较强的地方，也说明巴格达迪确实已经死了。

俄罗斯也好，质疑者也好，认为他没死其实经不起推敲，就如同当年拉登被打死也没有对外公开而迅速归葬尸体一样，这是由传统和现实两方面决定的。

但也要注意，美国处理巴格达迪和拉登尸体方式有相同也有不同。

相同的是：美国依照武装冲突法以及标准程序处置巴格达迪的遗体，不会公布照片或影片。

不同的是，巴格达迪自爆后已经不全，拉登当年只是被击毙。所以美军没办法完整处置巴格达迪遗体，当时拉登遗体被送上美军卡尔文森号航母，洗净后用白布包裹，并替他读了宗教祈祷文后才归葬大海。

4. 人工智能机器学习深度学习三者之间有什么关系？

人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系？

有人说，人工智能（AI）是未来，人工智能是科幻，人工智能也是我们日常生活中的一部分。事实上，这些说法都是正确的，这一切都取决于你所指的是哪一种人工智能。

例如，此前Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段。在媒体描述DeepMind胜利的时候，就曾将人工智能（AI）、机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）都提到了。这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用，但它们说的并不是一回事。

要解释这三者之间的关系和应用，最简单的方法就是画一个同心圆，如下图，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，也是当今人工智能大爆炸的核心驱动。

从概念的提出到走向繁荣

1956年，几位计算机科学家相聚在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences），提出了“人工智能”的概念。其后，人工智能就一直萦绕在人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化成形。在之后的几十年，人工智能一直在不停地两极反转，既有人把其称作人类文明耀眼的未来；也有人把其当做是技术疯子们的妄想，嗤之以鼻。坦白说，直到2012年之前，这两种声音都还同时存在。

过去几年，尤其是自2015年以来，人工智能开始大爆发。很大一部分原因是由于GPU的广泛应用，使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。当然，无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流（大数据），也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发。

让我们慢慢梳理一下计算机科学家们是如何将人工智能从最早的一点点星星之火，发展到能够支撑那些每天被数亿用户使用的实际应用的。

人工智能（Artificial Intelligence）——为机器赋予人的智能

King me：扮演跳棋玩家的计算机程序，是最早的人工智能实例之一，在20世纪50年代激起了人工智能的早期浪潮。

早在1956年夏天的那次会议上，人工智能的先驱们就梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器，既我们所谓的“强人工智能”（General AI）。这是一个无所不能的机器，它有着我们所有的感知（甚至比人更多），以及我们所有的理性，可以像我们一样思考。人们在电影里也总是看到这样的机器人：像星球大战中友好的C-3PO；或者是邪恶的终结者。强人工智能目前还仅存在于电影和科幻小说中，原因很简单，因为我们还没法实现它们，至少目前还不行。

我们目前能实现的，一般被称为“弱人工智能”（Narrow AI）。弱人工智能是能够与人一样，甚至比人更好地执行特定任务的技术。例如，Pinterest上的图像分类；或者Facebook的人脸识别。

这些都是弱人工智能在实践中的例子。这些技术实现了人类智能中某些特定部分。但它们是如何实现的？这种智能是从何而来？其答案就是同心圆中的第二层，机器学习。

机器学习—— 一种实现人工智能的方法

Spam free diet：机器学习能够帮助你的收件箱（相对地）摆脱垃圾邮件的困扰。

机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务的人工编码程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。

机器学习直接来源于早期的人工智能领域。传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、强化学习和贝叶斯网络等等。众所周知，我们现在还没有实现强人工智能，而早期机器学习方法甚至连弱人工智能都无法实现。

机器学习最成功的应用领域是计算机视觉，虽然也还是需要大量的手工编码来完成工作。人们需要手工编写分类器、边缘检测滤波器，以便让程序能识别物体从哪里开始，到哪里结束；写形状检测程序来判断检测对象是不是有八条边；写分类器来识别字母“S-T-O-P”。使用以上这些手工编写的分类器，人们总算可以开发算法来感知图像，判断图像是不是一个停止标志牌。

这个结果还算不错，但还算不上是那种能让人为之一振的成功，特别是遇到云雾天，标志牌变得不是那么清晰可见，又或者被树遮挡一部分，算法就难以成功了。这也是为什么此前很长一段时间中，计算机视觉的性能一直无法接近到人类的水平。它太僵化，并且太容易出现错误。

随着时间的推进，学习算法的发展改变了一切。

深度学习——一种实现机器学习的技术

Herding cats：从YouTube视频中挑选猫的图像是深度学习的第一个突破性演示之一。

人工神经网络（Artificial Neural Networks）是早期机器学习中的一个重要的算法，历经了数十年的推演。神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同，人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。

例如，我们可以把一幅图像切分成图像块，输入到神经网络的第一层。在第一层的每一个神经元都把数据传递到第二层。第二层的神经元也是完成类似的工作，把数据传递到第三层，以此类推，直到最后一层，然后生成结果。

每一个神经元都为它的输入分配权重，这个权重的正确与否与其执行的任务直接相关。最终的输出由这些权重加权决定。

我们仍以停止（Stop）标志牌为例。将一个停止标志牌图像的所有元素都打碎，然后用神经元进行“检查”：八边形的外形、救火车一样的红颜色、鲜明的字母、交通标志的典型尺寸和静止不动运动特性等等。神经网络的任务就是给出结论，它到底是不是一个停止标志牌。神经网络会根据所有权重，给出一个经过深思熟虑的猜测——“概率向量”。

这个例子里，系统可能会给出这样的结果：86%可能是一个停止标志牌；7%的可能是一个限速标志牌；5%的可能是一个风筝挂在树上等等。然后网络结构告知神经网络，它的结论是否正确。

此前，这样的神经网络并没得到为人工智能圈的认可。然而，事实上在人工智能出现的早期，神经网络就已经存在了，只是神经网络对于“智能”的贡献微乎其微。其主要原因是因为即使是最基本的神经网络，也需要大量的运算。神经网络算法的运算需求难以得到满足。

不过，还是有一些虔诚的研究团队（例如：多伦多大学的Geoffrey Hinton）坚持研究，实现了以超算为目标的并行算法的运行与概念证明。但也直到GPU得到广泛应用，这些努力才见到成效。

我们回过头来看这个停止标志识别的例子。神经网络是调制、训练出来的，时不时还是很容易出错的。它最需要的，就是训练。需要成百上千甚至几百万张图像来训练，直到神经元的输入的权值都被调制得十分精确，无论是否是雾天、晴天还是雨天，每次都能得到正确的结果。

只有这个时候，我们才可以说神经网络成功地自学习到一个停止标志的样子；或者在Facebook的应用里，神经网络学习了如何识别你妈妈的脸；又或者是2012年吴恩达（Andrew Ng）教授在Google实现了神经网络学习到猫的样子等等。

吴恩达教授的突破在于，把这些神经网络从基础上显著地增大了。层数非常多，神经元也非常多，然后给系统输入海量的数据，来训练网络。在他的示例中，数据是一千万YouTube视频中的图像。吴教授为深度学习（deep learning）加入了“深度”（deep）。这里的“深度”所指的，正是神经网络中众多的层。

现在，经过深度学习训练的图像识别，在一些场景中甚至可以比人做得更好：从识别猫，到辨别血液中癌症的早期成分，再到识别核磁共振成像中的肿瘤。Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋，然后与它自己下棋训练。它训练自己神经网络的方法，就是不断地与自己下棋，反复地下，永不停歇。

深度学习，给人工智能以璀璨的未来

深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。如今，深度学习已经能够实现各种任务，几乎使得所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶、预防性医疗，甚至是更精准的电影推荐，都已实现，或即将实现。有了深度学习，人工智能甚至可以达到我们在科幻小说中所幻想的那般智能。当然，我们所期待的是像C-3PO那样的人工智能，终结者那样的还是算了。