steam生物识别是什么

识别技术主要是指加密、识别管理、识别编码与识别方案，不包括无中心自治体系。所谓识别技术，也称为自动识别技术，自动识别技术简称AIDC，是一项融合了计算机技术与电、光和通信以及互联网等技术的综合性技术；借由自动识别技术，让物品具备传递信息的功能是联结物理世界和信息世界的至关重要的一环，是物联网所有上层结构的基础。自动识别技术主要包括针对物（无生命）的识别和针对人（有生命）的识别两类。无生命识别技术包括：条形码识别技术、智能卡（SmartCard）技术、射频识别技术。有生命识别技术包括、声音识别技术、人脸识别、指纹识别。指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点，可以称为指纹的细节特征点（minutiae）。由于指纹具有终身不变性、唯一性和方便性，已经几乎成为生物特征识别的代名词，因为其高度的独有特征具备十分高的安全保障。

按照应用领域和具体特征的分类标准，自动识别技术可以分为如下七种。1、条码识别技术一维条码是由平行排列的宽窄不同的线条和间隔组成的二进制编码。比如：。这些线条和间隔根据预定的模式进行排列并且表达相应记号系统的数据项。宽窄不同的线条和间隔的排列次序可以解释成数字或者字母。可以通过光学扫描对一维条码进行阅读，即根据黑色线条和白色间隔对激光的不同反射来识别。二维条码技术是在一维条码无法满足实际应用需求的前提下产生的。比如：。由于受信息容量的限制，一维条码通常对物品的标示，而不是对物品的描述。二维条码能够在横向和纵向两个方向同时表达信息，因此能在很小的面积内表达大量的信息。2、生物识别技术指通过获取和分析人体的身体和行为特征来实现人的身份的自动鉴别。3、图像识别技术图像识别技术的关键信息，既要有当时进入感官（即输入计算机系统）的信息，也要有系统中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。4、磁卡识别技术磁卡是一种磁记录介质卡片，由高强度、高耐温的塑料或纸质涂覆塑料制成，能防潮、耐磨且有一定的柔韧性，携带方便、使用较为稳定可靠。磁条记录信息的方法是变化磁的极性，在磁性氧化的地方具有相反的极性，识别器才能够在磁条内分辨到这种磁性变化，这个过程被称作磁变。一部解码器可以识读到磁性变化，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。磁卡技术能够在小范围内存储较大数量的信息，在磁条上的信息可以被重写或更改。5、IC卡识别技术IC卡即集成电路卡，是继磁卡之后出现的又一种信息载体。IC卡通过卡里的集成电路存储信息，采用射频技术与支持IC卡的读卡器进行通讯。射频读写器向IC卡发一组固定频率的电磁波，卡片内有一个LC串联谐振电路，其频率与读写器发射的频率相同，这样在电磁波激励下，LC谐振电路产生共振，从而使电容内有了电荷；在这个电容的另一端，接有一个单向导通的电子泵，将电容内的电荷送到另一个电容内存储，当所积累的电荷达到2 V时，此电容可作为电源为其它电路提供工作电压，将卡内数据发射出去或接受读写器的数据。6、光学字符识别技术（OCR）OCR（Optical Character Recognition），是属于图形识别的一项技术 。其目的就是要让计算机知道它到底看到了什么，尤其是文字资料。7、射频识别技术（RFID）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，是一种非接触式的自动识别技术。它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无需人工干预，可工作于各种恶劣环境。与条码识别、磁卡识别技术和IC卡识别技术等相比，它以特有的无接触、抗干扰能力强、可同时识别多个物品等优点。

识别技术主要是指加密、识别管理、识别编码与识别方案，不包括无中心自治体系。补充识别技术相关信息：常见加密编码等算法解析：安全散列算法（英语：Secure Hash Algorithm，缩写为SHA）由美国国家标准和技术协会于1993年提出。它是一个密码散列函数家族，是FIPS所认证的安全散列算法，能计算出一个数字消息所对应到的，长度固定的字符串（又称消息摘要）的算法。且若输入的消息不同，它们对应到不同字符串的机率很高。

1、生物特征识别技术包括身体特征如指纹、静脉、掌型、视网膜、虹膜、人体气味、脸型、甚至血管、DNA、骨骼等；行为特征如签名、语音、行走步态等。生物识别系统则对生物特征进行取样，提取其唯一的特征转化成数字代码，并进一步将这些代码组成特征模板。2、生物特征识别技术主要是通过人类生物特征进行身份认证，这里的生物特征通常具有唯一的（与他人不同）、可以测量或可自动识别和验证、遗传性或终身不变等特点。扩展资料：1、全球生物识别市场结构中，指纹识别份额达到58%，人脸识别的份额为18%，紧随其后的是新兴的虹膜识别，份额为7%，此外还有与指纹识别类似的掌纹识别，以及声纹识别和静脉识别等。2、人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。3、我国第二代身份证便实现了指纹采集，且各大智能手机都纷纷实现了指纹解锁功能。与其他生物识别技术相比，指纹识别早已经在消费电子、安防等产业中广泛应用，通过时间和实践的检验，技术方面也在不断的革新。参考资料来源：百度百科-生物特征识别技术

(1)一般来说，机器视觉检测技术依照检测功用可区别：定位、缺点检测、计数/遗失检测、尺度丈量。(2)机器视觉检测技术依照其装置的载体可分为：在线检测体系和离线检测体系。(3)依照检测技能区别，一般有立体视觉检测技能、斑驳检测技能、尺度丈量技能、OCR技能等。

身份识别技术有11种，包括用户名密码方式、IC卡认证、动态口令、远距离指纹扫描、气味。1、用户名密码方式用户名密码是最简单也是最常用的身份认证方法，它是基于what you know的验证手段。每个用户的密码是由这个用户自己设定的，只有他自己才知道，因此只要能够正确输入密码，计算机就认为他就是这个用户。2、IC卡认证IC卡是一种内置了集成电路的卡片，卡片中存有与用户身份相关的数据，可以认为是不可复制的硬件。IC卡由合法用户随身携带，登录时必须将IC卡插入专用的读卡器中读取其中的信息，以验证用户的身份。IC卡认证是基于what you have的手段，通过IC卡硬件的不可复制性来保证用户身份不会被仿冒。3、动态口令动态口令技术是一种让用户的密码按照时间或使用次数不断动态变化，每个密码只使用一次的技术。它采用一种称之为动态令牌的专用硬件，密码生成芯片运行专门的密码算法，根据当前时间或使用次数生成当前密码。用户使用时只需要将动态令牌上显示的当前密码输入客户端计算机，即可实现身份的确认。4、远距离指纹扫描大部分指纹扫描仪都需要手指与扫描仪的物理接触，然而这样的接触也常常会造成一起的污染和失效。因此现在有研究者正在尝试开发一种能在大约20英尺远处进行指纹扫描的仪器。5、气味这项研究所涉及的内容是非常复杂的，人体有超过300种不同的化学物质产生气味，并且我们身体的体味还会随着我们所吃食物的不同以及环境的差异而出现不同。不过或许研究人员们将会有办法将代表我们身份的主要体味和由于饮食环境等变化而造成的二级体味以及使用香皂沐浴露等而产生的三级体味区分开来。

自动识别技术是将信息数据自动识读、自动输入计算机的重要方法和手段，它是以计算机技术和通信技术为基础的综合性科学技术。近几十年内自动识别技术在全球范围内得到了迅猛发展，目前已形成了一个包括条码、磁识别、光学字符识别、射频识别、生物识别及图像识别等集计算机、光、机电、通信技术为一体的高新技术学科。[编辑]自动识别技术的主要分类[1]　　按照国际自动识别技术的分类标准，自动识别技术可以有两种分类方法：一种是按照采集技术进行分类，其基本特征是需要被识别物体具有特定的识别特征载体(如标签等，仅光学字符识别例外)，可以分为光存储器、磁存储器和电存储器三种；另一种是按照特征提取技术进行分类，其基本特征是根据被识别物体的本身的行为特征来完成数据的自动采集，可以分为静态特征、动态特征和属性特征。　　自动识别技术具有如下共同的特点：　　准确性——自动数据采集，彻底消除人为错误；　　高效性——信息交换实时进行；　　兼容性——自动识别技术以计算机技术为基础，可与信息管理系统无缝联结。

个人认为，无资金无技术想创业，还得多关注物联网得具体应用，而不是技术研发之类的。 物联网带来的是一种新的经济增长模式，它能将传统制造业与服务业进行整合，因为物联网的本质意义是把各种新技术应用于生活，为每日生活服务。其中主要应用到...

图像识别技术可分为神经网络的图像识别技术与非线性降维的图像识别技术。图像识别分为生物识别、物体与场景识别和视频识别。其中生物识别包括指纹、掌形、眼睛(视网膜和虹膜)、脸型等；物体与场景识别包括：签名、语音、行走的步态、击打键盘的力度等。

没有达到她要求的标准，就是拍的照片有时候位置百度照照片不清晰模糊。光学字符识别（OCR,）是指计算机将文字的图像文件进行分析处理，并最终获得对应文本文件的过程。这是伴随扫描仪技术衍生的一项自动识别技术，可以看作是一种特殊的图像识别技术。OCR技术的关键在于识别方法。例如统计特征字符识别方法、结构字符识别方法、神经网络识别方法等等。图像识别系统一般包括预处理、分析和识别三部分组成，预处理包括图像分割、图像增强、图像还原、图像重建和图像细化等诸多内容，图像分析主要指从预处理得到的图像中提取特征。相关信息生活在现代社会的人类新增了许多过去没有的烦恼，经常会忘记的各种各样的密码就是其中之一。到银行存钱取钱需要密码，信用卡购物需要密码，ATM自动取款机取钱也需要密码，相信几乎每个人的日常生活中都要遇到许多形形色色的密码。如果都采用同一个密码或采用生日等特殊意义的数字，虽然容易记忆了但显然安全性变差了；如果采用不同的无意义的密码，虽然安全性好了可是经常会忘记。自动识别技术这时候就发挥作用了，例如指纹识别和虹膜识别技术都可以解决上述问题。

OCR是光学字符识别的缩写，OCR技术简单来说就是将文字信息转换为图像信息，然后再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的输入技术。OCR的功能：1、OCR识别技术不仅具有可以自动判断、拆分、 识别和还原各种通用型印刷体表格，还在表格理解上做出了令人满意的实用结果。2、OCR能够自动分析文稿的版面布局，自动分栏、并判断出标题、横栏、图像、表格等相应属性，并判定识别顺序，能将识别结果还原成与扫描文稿的版面布局一致的新文本。3、OCR还可以支持表格自动录入技术，可自动识别特定表格的印刷或打印汉字、字母、数字，可识别手写体汉字、手写体字母、数字及多种手写符号，并按表格格式输出。提高了表格录入效率，可节省大量人力。扩展资料：欲经过OCR处理的标的物须透过光学仪器，如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材，将影像转入计算机。科技的进步，扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致，轻薄短小、品质也高，对OCR有相当大的帮助，扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进OCR处理的效率。影像预处理：影像预处理是OCR系统中，须解决问题最多的一个模块。影像须先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的提纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。参考资料来源：百度百科-OCR技术

在我们的现实生活中，各种各样的活动或者事件都会产生这样或者那样的数据，这些数据包括人的、物质的、财务的，也包括采购的、生产的和销售的，这些数据的采集与分析对于我们的生产或者生活决策来讲是十分重要的。如果没有这些实际工况的数据支援，生产和决策就将成为一句空话，将缺乏现实基础。 　　在计算机信息处理系统中，数据的采集是信息系统的基础，这些数据通过数据系统的分析和过滤，最终成为影响我们决策的信息。 　　在信息系统早期，相当部分数据的处理都是通过人工手工录入，这样，不仅数据量十分庞大，劳动强度大，而且数据误码率较高，也失去了实时的意义。为了解决这些问题，人们就研究和发展了各种各样的自动识别技术，将人们从繁沉的重复的但又十分不精确的手工劳动中解放出来，提高了系统信息的实时性和准确性，从而为生产的实时调整，财务的及时总结以及决策的正确制定提供正确的参考依据。 　　在当前比较流行的物流研究中，基础数据的自动识别与实时采集更是物流信息系统（LMIS，Logistics Management Information System）的存在基础，因为，物流过程比其他任何环节更接近于现实的"物"，物流产生的实时数据比其他任何工况都要密集，数据量都要大。 　　那么，究竟什么是自动识别技术（auto identification）呢？ 　　自动识别技术就是应用一定的识别装置，通过被识别物品和识别装置之间的接近活动，自动地获取被识别物品的相关信息，并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的一种技术。举例说明。商场的条形码扫描系统就是一种典型的自动识别技术。售货员通过扫描仪扫描商品的条码，获取商品的名称、价格，输入数量，后台POS系统即可计算出该批商品的价格，从而完成顾客的结算。当然，顾客也可以采用银行卡支付的形式进行支付，银行卡支付过程本身也是自动识别技术的一种应用形式。 　　自动识别技术是以计算机技术和通信技术的发展为基础的综合性科学技术，它是信息数据自动识读、自动输入计算机的重要方法和手段，归根到底，自动识别技术是一种高度自动化的信息或者数据采集技术。 　　自动识别技术近几十年在全球范围内得到了迅猛发展，初步形成了一个包括条码技术、磁条磁卡技术、IC卡技术、光学字符识别、射频技术、声音识别及视觉识别等集计算机、光、磁、物理、机电、通信技术为一体的高新技术学科。 　　一般来讲，在一个信息系统中，数据的采集（识别）完成了系统的原始数据的采集工作，解决了人工数据输入的速度慢、误码率高、劳动强度大、工作简单重复性高等问题，为计算机信息处理提供了快速、准确地进行数据采集输入的有效手段，因此，自动识别技术作为一种革命性的高新技术，正迅速为人们所接受。自动识别系统通过中间件或者接口（包括软件的和硬件的）将数据传输给后台处理计算机，由计算机对所采集到的数据进行处理或者加工，最终形成对人们有用的信息。在有的场合，中间件本身就具有数据处理的功能。中间件还可以支持单一系统不同的协议的产品的工作。 　　完整的自动识别计算机管理系统包括自动识别系统（Auto Identification System, 简称 AIDS），应用程序接口(Application Interface, 简称API )或者中间件（Middleware）和应用系统软件（Application Software）。 　　也就是说，自动识别系统完成系统的采集和存储工作，应用系统软件对自动识别系统所采集的数据进行应用处理，而应用程序接口软件则提供自动识别系统和应用系统软件之间的通讯接口包括数据格式，将自动识别系统采集的数据信息转换成应用软件系统可以识别和利用的信息并进行数据传递。 物流信息的管理和应用首先涉及信息的载体。过去多采用单据、凭证、传票为载体，手工记录、电话沟通、人工计算、邮寄或传真等方法，对物流信息进行采集、记录、处理、传递和反馈，不仅极易出现差错、信息滞后，也使得管理者对物品在流动过程中的各个环节难以统筹协调，不能系统控制，更无法实现系统优化和实时监控。从而造成效率低下和人力、运力、资金、场地的大量浪费。

人脸识别最早是应用于安防领域。2001年，公安部门就开始利用人脸识别技术来防范和打击重大刑事犯罪，并且取得了国家的支持。2008年，在北京奥运会举办时，大量应用到了人脸识别技术，这一阶段标志着我国的人脸识别技术的应用进入规模化。2010年，上海世博会，该技术得到了更加广泛的应用，同时各大公司争相加入这一技术的阵营，实现了人脸识别在中国的大规模应用。随着技术的不断成熟发展，这两年人脸识别在国内的发展相信大家也有目共睹。刷脸吃饭、刷脸取款、刷脸登机、新生刷脸报道等等等等琳琅满目的应用相继落地，我们可以感受到，这一技术已经开始深入我们的日常生活了。

语音识别技术其实是，将一段声音解析为更小的声音单元，然后借助声学模型及深度学习的数据模型，转换为对应的文字，然后通过语言模型进行处理，得到可能性最优的文字结果。现在的语音识别效果已经很不错了。

RFID（Radio Frequency Identification，无线射频识别）是一种非接触自动识别技术，它通过无线电波通信在目标对象上附着一个电子标签，并利用阅读器获取目标对象的信息。RFID技术被广泛应用于各种领域，如物流管理、身份识别、门禁系统、生产制造等，成为现代化管理和自动化操作的重要工具。RFID系统主要由三个部分组成：电子标签、阅读器和后台服务器。电子标签附着在目标对象上，包含有关目标对象的信息。阅读器通过无线电波与电子标签进行通信，读取标签中的信息，并将这些信息传输到后台服务器进行处理。后台服务器通常用于存储和管理标签信息，以及执行与标签相关的业务逻辑。RFID技术具有多种优点，如防水、防磁、耐高温、使用寿命长、读取距离可控、标签数据安全、存储容量大、存储信息可读写操作等等。这些特性使得RFID技术在各种场景中表现出极高的可靠性和适应性，为现代化管理和自动化操作提供了强有力的支持。

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一、虹膜识别技术 虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状各色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构，据称，没有任何两个虹膜是一样的。 虹膜技术的优点： 1、便于用户使用； 2、可能会是最可*的生物识别技术； 3、无需物理的接触； 虹膜技术的缺点： 1、虹膜技术的缺点： 2、一个最为重要的缺点是它没有进行过任何的测试，当前的虹膜识别系统只是用统计学原理进行小规模的试验，而没有进行过现实世界的唯一性认证的试验； 3、很难将图像获取设备的尺寸小型化； 4、需要昂贵的摄像头聚焦，一个这样的摄像头的最低价为7000美元； 5、镜头可能产生图像畸变而使可*性降低； 6、黑眼睛极难读取； 7、需要较好光源。 二、视网膜识别技术 视网膜也是一种用于生物识别的特征，有人甚至认为视网膜是比虹膜更唯一的生物特征，视网膜识别技术要求激光照射眼球的背面以获得视网膜特征的唯一性。 视网膜技术的优点： 1、视网膜是一种极其固定的生物特征，不磨损、不老化、不受疾病影响； 2、使用者无需和设备直接接触； 3、是一个最难欺骗的系统，因为视网膜不可见，所以不会被伪造。 视网膜识别的缺点： 1、未经测试； 2、激光照射眼球的背面可能会影响使用者健康，这需要进一步的研究； 3、对消费者而言，视网膜技术没有吸引力； 4、很难进一步降低成本。 2、可能会是最可*的生物识别技术； 3、无需物理的接触； 虹膜技术的缺点： 2、一个最为重要的缺点是它没有进行过任何的测试，当前的虹膜识别系统只是用统计学原理进行小规模的试验，而没有进行过现实世界的唯一性认证的试验； 3、很难将图像获取设备的尺寸小型化； 4、需要昂贵的摄像头聚焦，一个这样的摄像头的最低价为7000美元； 5、镜头可能产生图像畸变而使可*性降低； 6、黑眼睛极难读取； 7、需要较好光源。 三、面部识别 面部识别技术通过对面部特征和它们之间的关系来进行识别，识别技术基于这些唯一的特征时非常复杂，需要人工智能和机器知识学习系统。用于扑捉面部图像的两项技术为标准视频和热成像技术。标准视频技术通过一个标准的摄像头摄取面部的图像或者一系列图像，捕捉后，记录一些核心点（例如眼睛、鼻子和嘴等）以及它们之间的相对位置，然后形成模板；热成像技术通过分析由面部的毛细血管的血液产生的热线来产生面部图像，与视频摄像头不同，热成像技术并不需要在较好的光源条件下，因此即使在黑暗情况下也可以使用。一个算法和一个神经网络系统加上一个转化机制就可将一幅指纹图像变成数字信号，最终产生匹配或不匹配信号。 面部识别的优点： 1、面部识别是非接触的，用户不需要和设备直接的接触； 面部识别的缺点： 1、尽管可以使用桌面的视频摄像，但只有比较高级的摄像头才可以有效高速的扑捉面部图像； 2、使用者面部的位置与周围的光环境都可能影响系统的精确性； 3、大部分研究生物识别的人公认面部识别最不准确，也最容易被欺骗； 4、面部识别技术的改进有赖于提取特征与比对技术的提高，采集图像的设备比技术昂贵得多； 5、对于因人体面部的如头发，饰物，变老以及其他的变化需要通过人工智能补偿，机器学习功能必须不断地将以前得到的图像和现在的得到的进行比对；以改进核心数据和弥补微小的差别； 6、很难进一步降低成本，必需以昂贵的费用去卖高质量的设备。 四、签名识别 签名作为身份认证的手段已经用了几百年了，而且我们都很熟悉在银行的格式表单中签名作为我们身份的标志。将签名数字化是这样一个过程：测量图像本身以及整个签名的动作——在每个字母以及字母之间的不同的速度、顺序和压力。签名识别和声音识别一样，是一种行为测定学。 签名识别的优点： 1、容易被大众接受，是一种公认的身份识别的技术； 的变化与生活方式的改变，签名也会随着而改变； 2、在Internet上使用不便； 3、用于签名的手写板结构复杂而且价格昂贵，因为和笔记本电脑的触摸板的分辨率差异很大，在技术上将两者结合起来较难； 4、很难将尺寸小型化。 五、声音识别技术 声音识别也是一种行为识别技术，识别设备不断地测量、记录声音的波形和变化。声音识别基于将现场采集到的声音同登记过的声音模板进行精确的匹配。 声音识别的优点： 声音识别也是一种非接触的识别技术，用户可以很自然地接受。 声音识别的缺点： 作为行为识别技术，声音变化的范围太大，很难精确的匹配； 声音会随着音量、速度和音质的变化(例如感冒时)而影响到采集与比对的结果； 很容易用录在磁带上的声音来欺骗声音识别系统； 高保真的麦克风很昂贵。 六、指纹识别系统 指纹识别作为识别技术已经有很长的历史了，有着坚实的市场后盾，按照一般人的看法，指纹识别技术通过分析指纹的全局特征和指纹的局部特征，特征点如嵴、谷和终点、分*点或分歧点，从指纹中抽取的特征值可以非常的详尽，可以可*地确认一个人的身份。 平均每个指纹都有几个独一无二可测量的特征点，每个特征点都有大约七个特征，我们的十个手指产生最少4900个独立可测量的特征。 两种主要的用来采集指纹图像的技术为光学技术和电容技术。光学技术需要一个光源从棱镜反射按在一个取像头的手指，光线照亮指纹从而采集到指纹。采用电容技术的半导体技术，按压到采集头上的手指的脊和谷在手指表皮和芯片之间产生不同的电容，芯片通过测量空间中的不同的电容场得到完整的指纹。因为电容技术的芯片昂贵，芯片的大小和手指相当就已价格昂贵，所以几家公司试图推出比指纹更小的芯片只采集部分的指纹，使用这种采集方式，用户放置手指的位置必须非常精确而且只使用部分指纹必然没有采集全部指纹可*。 电容采集头容易受到干扰：60HZ的电缆线的干扰、用户接触时的干扰、指纹采集器内部的电干扰等。电容采集头的最后一个问题是可*性，无论是静电干扰，汗液中的盐分或者其他的脏物以及手指磨损都会使采集头很难读取指纹。实际上，光学采集提供更加可*的解决方案。通过光学取像技术的不断改进，光学指纹采集仪以无可挑剔的性能与相对非常低的价格使电容方案相形见绌。 指纹识别的优点： 1、指纹是人体独一无二的特征，并且它们的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征； 2、如果要增加可*性，只需登记更多的指纹、鉴别更多的手指，最多可以多达十个，而每一个指纹都是独一无二的； 3、扫描指纹的速度很快，使用非常方便； 4、读取指纹时，用户必需将手指与指纹采集头相互接触，与指纹采集头直接 5、接触是读取人体生物特征最可*的方法； 6、指纹采集头可以更加小型化，并且价格会更加的低廉； 指纹识别的缺点： 1、某些人或某些群体的指纹指纹特征少，难成像； 2、过去因为在犯罪记录中使用指纹，使得某些人害怕“将指纹记录在案”。 3、实际上现在的指纹鉴别技术都可以不存储任何含有指纹图像的数据，而只是存储从指纹中得到的加密的指纹特征数据； 4、每一次使用指纹时都会在指纹采集头上留下用户的指纹印痕，而这些指纹痕迹存在被用来复制指纹的可能性。 综合以上比较，指纹识别技术是目前最方便、可*、非侵害和价格便宜的生物识别技术解决方案，对于广大市场的应用有着很大的潜力。

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人脸识别的优点：人脸识别在社会上有很多好处，包括增加安全和保障，防止犯罪，减少人际交往。在某些情况下，它甚至可以帮助支持医疗工作。(1)帮助寻找失踪的人执法机构用面部识别来寻找失踪的人，他们也用它来寻找失踪的儿童。当面部识别与显示孩子几年后的样子的衰老软件相结合时，它甚至可以帮助找到失踪多年的人。(2)保护企业免受盗窃当小偷进入商店时，企业主使用面部识别软件和安全摄像头来识别已知或可疑的小偷。这种先发制人的安全措施有助于防止入店行窃。由于人们在知道自己被监视的情况下犯罪的可能性更小，这项技术也起到了威慑作用。(3)加强安全措施面部识别还有助于提高安全性和安全性。多年来，面部识别一直是机场安检的常规组成部分，有助于识别罪犯以及对航空公司和乘客的潜在威胁。银行和其他机构也使用面部识别来防止欺诈，因为这项技术可以识别之前被指控犯罪的人，并向银行发出警报。如果面部识别技术标记了一名客户，银行就知道要仔细检查这个人在银行的业务。(4)减少接触点的数量与指纹等其他类型的安全措施相比，面部识别需要的人力资源更少。它也不需要身体接触或直接的人际互动。相反，它使用人工智能使其成为一个自动和无缝的过程。它还限制了开门和智能手机解锁、从ATM机取钱或执行其他通常需要PIN码、密码或钥匙的任务时的接触点。(5)让购物更有效率面部识别的便利性也超越了安全领域。不用现金或信用卡在商店购物，面部识别技术可以识别你的脸，并将商品记入你的账户。(6)提高组织照片面部识别还可以通过苹果或谷歌标记你云存储中的照片。这使得它更容易组织，查找和分享你的照片。它还在推荐Facebook上的标签方面发挥了作用。(7)改善医疗面部识别技术的一个令人惊讶的用途是检测遗传疾病。通过研究微妙的面部特征，在某些情况下，面部识别软件可以确定特定的基因突变是如何导致特定的综合症的。这项技术可能比传统的基因检测更快更便宜。人脸识别的缺点：与任何技术一样，使用面部识别也存在潜在的缺陷，比如对隐私的威胁、侵犯权利和个人自由、潜在的数据盗窃和其他犯罪。此外，由于技术上的缺陷，还存在出错的风险。(1)威胁到个人和社会隐私对个人隐私的威胁是面部识别技术的一个重大缺点。人们不喜欢他们的脸被记录并存储在数据库中，以供未知的未来使用。隐私是一个大问题，一些城市，包括加州的旧金山和马萨诸塞州的剑桥，已经禁止执法部门使用实时面部识别监控。在这些情况下，警方可以使用个人拥有的监控视频设备录制的视频，但他们不能使用实时面部识别软件。(2)侵犯人身自由被面部识别技术记录和扫描，会让人觉得自己的行为总是被监视和判断。此外，警方还可以使用面部识别技术在虚拟犯罪队列中对数据库中的每个人进行识别，这就像在没有正当理由的情况下把你当作犯罪嫌疑人一样。(3)侵犯了个人的权利在一些个人自由有限的国家，通常使用面部识别来监视公民，逮捕那些被视为捣乱者。(4)创建数据漏洞人们还担心面部识别数据的存储，因为这些数据库有可能被攻破。黑客曾侵入银行、警察部门和国防公司过去收集和使用的面部扫描数据库。(5)为诈骗和其他犯罪提供机会不法分子也可以利用面部识别技术对无辜受害者实施犯罪。他们可以收集个人的个人信息，包括从面部扫描中收集并存储在数据库中的图像和视频，来实施身份欺诈。有了这些信息，小偷可以盗取受害者的信用卡和其他债务，或者以受害者的名义开立银行账户，甚至用受害者的身份建立犯罪记录。除了欺诈，坏人还可以使用面部识别技术骚扰或跟踪受害者。例如，跟踪者可以对在公共场所拍摄的照片进行反向图像搜索，以收集受害者的信息，确定他们是谁，住在哪里。此外，由于技术犯罪比法律发展得更快，人们可能在该行为被视为犯罪之前就受害。(6)技术是不完美的面部识别并不完美。例如，它在识别女性和有色人种方面不如白人男性有效。这项技术依靠算法来进行面部匹配。这些算法对白人男性比其他群体更有效，因为数据库中白人男性的数据比女性和有色人种的数据更多。这在算法中造成了无意识的偏见。(7)无辜的人可能会受到指控错误肯定存在固有的危险。面部识别软件可能会错误地将某人识别为罪犯，从而导致逮捕。当你补充说，这项技术与有色人种之间的斗争增加了种族定性指控的可能性时，这个问题就变得令人恼火了。(8)技术可以被愚弄其他因素也会影响这项技术识别人脸的能力，包括摄像头角度、光线水平、图像或视频质量。人们戴上伪装或稍微改变他们的外表也可以摆脱面部识别技术。

随着人们工作、生活智能化的不断推进，作为智能化承载者----摄像头，充当起了非常重要的“眼”的作用. 虹软物体识别技术能够进一步实现了“脑”的作用, 让在图片与视频中识别所看到的物体，对于智能化推进起到了关键作用。 在一张图像或一组视频中，尽管图像中的物体可能千变万化：大小和尺寸不尽相同，摆放位置不同、部分可见。虹软物体识别通过对大量不同类型、尺寸、大小的样本进行深度学习，同样能够很好地识别。物体识别被大量运用于各个领域，从烤箱对食物的识别需求，汽车对人、车、路的识别需求，机器人对房间摆设的识别需求，到AR/VR对眼前物体的识别

条码技术 条码技术是在计算机的应用实践中产生和发展起来的一种自动识别技术。为我们提供了一种对物流中的货物进行标识和描述的方法。 条码是实现POS系统、EDI、电子商务、供应链管理的技术基础，是物流管理现代化、提高企业管理水平和竞争能力的重要技术手段。 EDI技术 EDI (Electronic Data Interchange)是指通过电子方式，采用标准化的格式，利用计算机网络进行结构化数据的传输和交换。 构成EDI系统的三个要素是EDI软硬件、通信网络以及数据标准化。 射频技术 射频识别技术（RFID）是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象来获取相关数据。识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。短距离射频产品不怕油渍、灰尘污染等恶劣的环境，可以替代条码，例如用在工厂的流水线上跟踪物体。长距射频产品多用于交通上，识别距离可达几十米，如自动收费或识别车辆身份等。 GIS技术 GIS（Geographical Information System，地理信息系统）是多种学科交叉的产物，它以地理空间数据为基础，采用地理模型分析方法，适时地提供多种空间的和动态的地理信息，是一种为地理研究和地理决策服务的计算机技术系统。其基本功能是将表格型数据（无论它来自数据库、电子表格文件或直接在程序中输入）转换为地理图形显示，然后对显示结果浏览、操作和分析。其显示范围可以从洲际地图到非常详细的街区地图，显示对象包括人口、销售情况、运输线路和其它内容。 GPS技术 全球定位系统（Global Positioning System－GPS）具有在海、陆、空进行全方位实时三维导航与定位能力。 GPS在物流领域可以应用于汽车自定位、跟踪调度，用于铁路运输管理，用于军事物流。 管理软件 物流管理软件包括运输管理系统(TMS)、仓储管理系统（WMS）、 货代管理系统（FMS）、供应链管理系统（SCM）等。

图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有的本身特征而先将这些图像分了类，然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的，只是很多时候我们没有意识到这一点。当看到一张图片时，我们的大脑会迅速感应到是否见过此图片或与其相似的图片。其实在“看到”与“感应到”的中间经历了一个迅速识别过程，这个识别的过程和搜索有些类似。在这个过程中，我们的大脑会根据存储记忆中已经分好的类别进行识别，查看是否有与该图像具有相同或类似特征的存储记忆，从而识别出是否见过该图像。机器的图像识别技术也是如此，通过分类并提取重要特征而排除多余的信息来识别图像。机器所提取出的这些特征有时会非常明显，有时又是很普通，这在很大的程度上影响了机器识别的速率。总之，在计算机的视觉识别中，图像的内容通常是用图像特征进行描述。

苹果是憋足了劲，到处收购新技术，势要推出一款史无前例的iPhone 8！比如，Leo最近就看到条爆料，苹果偷偷地跑到以色列，收购了家人脸识别公司 RealFace！超级厉害的，整合了人工智能，能快速学习用户面部特征，识别成功后，能解锁iPhone，效果如下......然而并没什么卵用...三星的人脸识别解锁，你根本不用什么黑客技术，随便拍张照，就轻松破解了...放过人工智能！放过人脸识别吧！大家推崇黑科技没错，但不代表简单粗暴、随便拼装大家就会买买买。学学隔壁家的Oral-B，踏踏实实把手机上的黑科技妥妥吃下，将科技用到实处！

这边有过敛技术 各类都能过 很全 需要的佳企鹅 衣玲午午酒尔尔酒尔酒

目前，物联网企业已经很多了，每个细分领域都存在着一些物联网企业主要技术如：传感技术,最广泛的就是RFID，嵌入式系统技术：综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术等

为什么失败

自动识别技术有：1、条码识别技术；2、生物识别技术；（1）声音识别技术（2）人脸识别技术（3）指纹识别技术3、图像识别技术；4、磁卡识别技术；5、IC卡识别技术；6、光学字符识别技术；7、射频识别技术。自动识别技术简介：自动识别技术就是应用一定的识别装置，通过被识别物品和识别装置之间的接近活动，自动地获取被识别物品的相关信息，并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的一种技术。自动识别技术将计算机、光、电、通信和网络技术融为一体，与互联网、移动通信等技术相结合，实现了全球范围内物品的跟踪与信息的共享，从而给物体赋予智能，实现人与物体以及物体与物体之间的沟通和对话。

自动识别技术有： uf075条形码技术．主要用于商品信息记录，工业．图书 和票据等自动化管理领域，物流等管理领域。 uf075射频识别技术．应用于高速公路自动收费及交通管 理，门禁保安，RFID卡收费。 uf075生物识别技术．应用于国防领域及少数的大型企业 会议中心或者对保密性要求高的场所 uf075语音识别技术． uf075 图像识别技术 ． uf075 磁识别技术。常用于磁卡

按照应用领域和具体特征的分类标准，自动识别技术可以分为如下七种。1． 条码识别技术l 一维条码是由平行排列的宽窄不同的线条和间隔组成的二进制编码。比如：。这些线条和间隔根据预定的模式进行排列并且表达相应记号系统的数据项。宽窄不同的线条和间隔的排列次序可以解释成数字或者字母。可以通过光学扫描对一维条码进行阅读，即根据黑色线条和白色间隔对激光的不同反射来识别。l 二维条码技术是在一维条码无法满足实际应用需求的前提下产生的。比如：。由于受信息容量的限制，一维条码通常对物品的标示，而不是对物品的描述。二维条码能够在横向和纵向两个方向同时表达信息，因此能在很小的面积内表达大量的信息。2． 生物识别技术指通过获取和分析人体的身体和行为特征来实现人的身份的自动鉴别。生物特征分为物理特征和行为特点两类。l 物理特征：包括指纹、掌形、眼睛（视网膜和虹膜）、人体气味、脸型、皮肤毛孔、手腕、手的血管纹理和DNA等；l 行为特点包括：签名、语音、行走的步态、击打键盘的力度等。举例1：声音识别技术声音识别是一种非接触的识别技术，用户可以很自然地接受。这种技术可以用声音指令实现“不用手”的数据采集，其最大特点就是不用手和眼睛，这对那些采集数据同时还要完成手脚并用的工作场合尤为适用。目前由于声音识别技术的迅速发展以及高效可靠的应用软件的开发，使声音识别系统在很多方面得到了应用。举例2：人脸识别技术人脸识别，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。举例3：指纹识别技术指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点，称为指纹的细节特征点（minutiae）。由于指纹具有终身不变性、唯一性和方便性，已经几乎成为生物特征识别的代名词。指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行自动识别。由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份的自动识别。3． 图像识别技术在人类认知的过程中，图形识别指图形刺激作用于感觉器官，人们进而辨认出该图像是什么的过程，也叫图像再认。在信息化领域，图像识别，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。例如：地理学中指将遥感图像进行分类的技术。图像识别技术的关键信息，既要有当时进入感官（即输入计算机系统）的信息，也要有系统中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。4． 磁卡识别技术磁卡是一种磁记录介质卡片，由高强度、高耐温的塑料或纸质涂覆塑料制成，能防潮、耐磨且有一定的柔韧性，携带方便、使用较为稳定可靠。磁条记录信息的方法是变化磁的极性，在磁性氧化的地方具有相反的极性，识别器才能够在磁条内分辨到这种磁性变化，这个过程被称作磁变。一部解码器可以识读到磁性变化，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。磁卡技术能够在小范围内存储较大数量的信息，在磁条上的信息可以被重写或更改。5． IC卡识别技术IC卡即集成电路卡，是继磁卡之后出现的又一种信息载体。IC卡通过卡里的集成电路存储信息，采用射频技术与支持IC卡的读卡器进行通讯。射频读写器向IC卡发一组固定频率的电磁波，卡片内有一个LC串联谐振电路，其频率与读写器发射的频率相同，这样在电磁波激励下，LC谐振电路产生共振，从而使电容内有了电荷；在这个电容的另一端，接有一个单向导通的电子泵，将电容内的电荷送到另一个电容内存储，当所积累的电荷达到2 V时，此电容可作为电源为其它电路提供工作电压，将卡内数据发射出去或接受读写器的数据。按读取界面将IC卡分为下面两种。l 接触式IC卡，该类卡通过IC卡读写设备的触点与IC卡的触点接触后进行数据的读写。国际标准ISO7816对此类卡的机械特性、电器特性等进行了严格的规定。l 非接触式IC卡，该类卡与IC卡读取设备无电路接触，通过非接触式的读写技术进行读写（例如光或无线技术）。卡内所嵌芯片除了CPU、逻辑单元、存储单元外，增加了射频收发电路。国际标准ISO10536系列阐述了对非接触式IC卡的规定。该类卡一般用在使用频繁、信息量相对较少、可靠性要求较高的场合。6． 光学字符识别技术（OCR）OCR（Optical Character Recognition），是属于图形识别的一项技术 。其目的就是要让计算机知道它到底看到了什么，尤其是文字资料。针对印刷体字符（比如一本纸质的书），采用光学的方式将文档资料转换成为原始资料黑白点阵的图像文件，然后通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，以便文字处理软件进一步编辑加工的系统技术。一个OCR识别系统，从影像到结果输出，必须经过影像输入、影像预处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正，最后将结果输出。7． 射频识别技术（RFID）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，是一种非接触式的自动识别技术。它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无需人工干预，可工作于各种恶劣环境。与条码识别、磁卡识别技术和IC卡识别技术等相比，它以特有的无接触、抗干扰能力强、可同时识别多个物品等优点，逐渐成为自动识别中最优秀的和应用的领域最广泛的技术之一，是目前最重要的自动识别技术。

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在我们的现实生活中，各种各样的活动或者事件都会产生这样或者那样的数据，这些数据包括人的、物质的、财务的，也包括采购的、生产的和销售的，这些数据的采集与分析对于我们的生产或者生活决策来讲是十分重要的。如果没有这些实际工况的数据支援，生产和决策就将成为一句空话，将缺乏现实基础。 　　在计算机信息处理系统中，数据的采集是信息系统的基础，这些数据通过数据系统的分析和过滤，最终成为影响我们决策的信息。 　　在信息系统早期，相当部分数据的处理都是通过人工手工录入，这样，不仅数据量十分庞大，劳动强度大，而且数据误码率较高，也失去了实时的意义。为了解决这些问题，人们就研究和发展了各种各样的自动识别技术，将人们从繁沉的重复的但又十分不精确的手工劳动中解放出来，提高了系统信息的实时性和准确性，从而为生产的实时调整，财务的及时总结以及决策的正确制定提供正确的参考依据。 　　在当前比较流行的物流研究中，基础数据的自动识别与实时采集更是物流信息系统（LMIS，Logistics Management Information System）的存在基础，因为，物流过程比其他任何环节更接近于现实的"物"，物流产生的实时数据比其他任何工况都要密集，数据量都要大。 　　那么，究竟什么是自动识别技术（auto identification）呢？ 　　自动识别技术就是应用一定的识别装置，通过被识别物品和识别装置之间的接近活动，自动地获取被识别物品的相关信息，并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的一种技术。举例说明。商场的条形码扫描系统就是一种典型的自动识别技术。售货员通过扫描仪扫描商品的条码，获取商品的名称、价格，输入数量，后台POS系统即可计算出该批商品的价格，从而完成顾客的结算。当然，顾客也可以采用银行卡支付的形式进行支付，银行卡支付过程本身也是自动识别技术的一种应用形式。 　　自动识别技术是以计算机技术和通信技术的发展为基础的综合性科学技术，它是信息数据自动识读、自动输入计算机的重要方法和手段，归根到底，自动识别技术是一种高度自动化的信息或者数据采集技术。 　　自动识别技术近几十年在全球范围内得到了迅猛发展，初步形成了一个包括条码技术、磁条磁卡技术、IC卡技术、光学字符识别、射频技术、声音识别及视觉识别等集计算机、光、磁、物理、机电、通信技术为一体的高新技术学科。 　　一般来讲，在一个信息系统中，数据的采集（识别）完成了系统的原始数据的采集工作，解决了人工数据输入的速度慢、误码率高、劳动强度大、工作简单重复性高等问题，为计算机信息处理提供了快速、准确地进行数据采集输入的有效手段，因此，自动识别技术作为一种革命性的高新技术，正迅速为人们所接受。自动识别系统通过中间件或者接口（包括软件的和硬件的）将数据传输给后台处理计算机，由计算机对所采集到的数据进行处理或者加工，最终形成对人们有用的信息。在有的场合，中间件本身就具有数据处理的功能。中间件还可以支持单一系统不同的协议的产品的工作。 　　完整的自动识别计算机管理系统包括自动识别系统（Auto Identification System, 简称 AIDS），应用程序接口(Application Interface, 简称API )或者中间件（Middleware）和应用系统软件（Application Software）。 　　也就是说，自动识别系统完成系统的采集和存储工作，应用系统软件对自动识别系统所采集的数据进行应用处理，而应用程序接口软件则提供自动识别系统和应用系统软件之间的通讯接口包括数据格式，将自动识别系统采集的数据信息转换成应用软件系统可以识别和利用的信息并进行数据传递。 物流信息的管理和应用首先涉及信息的载体。过去多采用单据、凭证、传票为载体，手工记录、电话沟通、人工计算、邮寄或传真等方法，对物流信息进行采集、记录、处理、传递和反馈，不仅极易出现差错、信息滞后，也使得管理者对物品在流动过程中的各个环节难以统筹协调，不能系统控制，更无法实现系统优化和实时监控。从而造成效率低下和人力、运力、资金、场地的大量浪费。

没有达到她要求的标准，就是拍的照片有时候位置百度照照片不清晰模糊。光学字符识别（OCR,）是指计算机将文字的图像文件进行分析处理，并最终获得对应文本文件的过程。这是伴随扫描仪技术衍生的一项自动识别技术，可以看作是一种特殊的图像识别技术。OCR技术的关键在于识别方法。例如统计特征字符识别方法、结构字符识别方法、神经网络识别方法等等。图像识别系统一般包括预处理、分析和识别三部分组成，预处理包括图像分割、图像增强、图像还原、图像重建和图像细化等诸多内容，图像分析主要指从预处理得到的图像中提取特征。相关信息生活在现代社会的人类新增了许多过去没有的烦恼，经常会忘记的各种各样的密码就是其中之一。到银行存钱取钱需要密码，信用卡购物需要密码，ATM自动取款机取钱也需要密码，相信几乎每个人的日常生活中都要遇到许多形形色色的密码。如果都采用同一个密码或采用生日等特殊意义的数字，虽然容易记忆了但显然安全性变差了；如果采用不同的无意义的密码，虽然安全性好了可是经常会忘记。自动识别技术这时候就发挥作用了，例如指纹识别和虹膜识别技术都可以解决上述问题。

图像识别是一种计算机视觉技术，它可以识别出图像中的对象，并将其划分为不同的类别。它使用图像处理技术，如卷积神经网络（CNN）和深度学习，来扫描图像，识别出像素，并将其分类。它可以用于自动驾驶，机器人，图像搜索和智能家居等多种应用场景。拓展：近些年来，图像识别技术得到了飞速发展，可以用于医学诊断，人脸识别，智能安防等多个领域。它可以检测出图像中的每个细节，从而帮助用户更加准确、快速地获取所需信息。

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、脸象、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。根据IBG（International Biometric Group，国际生物识别小组）2009年的统计结果，市场已有多种针对不同生理特征和行为特征的应用。其中，占有率最高的就是指纹识别了。生物识别技术比传统的身份鉴定方法更具安全、保密和方便性。生物特征识别技术具不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用等优点。1、指纹识别：实现指纹识别有多种方法。其中有些是仿效传统的公安部门使用的方法，比较指纹的局部细节；有些直接通过全部特征进行识别；还有一些使用更独特的方法，如指纹的波纹边缘模式和超声波。有些设备能即时测量手指指纹，有些则不能。在所有生物识别技术中，指纹识别是当前应用最为广泛的一种。指纹识别对于室内安全系统来说更为适合，因为可以有充分的条件为用户提供讲解和培训，而且系统运行环境也是可控的。由于其相对低廉的价格、较小的体积（可以很轻松地集成到键盘中）以及容易整合，所以在工作站安全访问系统中应用的几乎全部都是指纹识别。2、手掌几何学识别：手掌几何学识别就是通过测量使用者的手掌和手指的物理特征来进行识别，高级的产品还可以识别三维图象。作为一种已经确立的方法，手掌几何学识别不仅性能好，而且使用比较方便。它适用的场合是用户人数比较多，或者用户虽然不经常使用，但使用时很容易接受。如果需要，这种技术的准确性可以非常高，同时可以灵活地调整生物识别技术性能以适应相当广泛的使用要求。手形读取器使用的范围很广，且很容易集成到其他系统中，因此成为许多生物识别项目中的首选技术。3、声音识别：声音识别就是通过分析使用者的声音的物理特性来进行识别的技术。现今，虽然已经有一些声音识别产品进入市场，但使用起来还不太方便，这主要是因为传感器和人的声音可变性都很大。另外，比起其他的生物识别技术，它使用的步骤也比较复杂，在某些场合显得不方便。很多研究工作正在进行中，我们相信声音识别技术将取得重大进展。4、视网膜识别：视网膜识别使用光学设备发出的低强度光源扫描视网膜上独特的图案。有证据显示，视网膜扫描是十分精确的，但它要求使用者注视接收器并盯着一点。这对于戴眼镜的人来说很不方便，而且与接受器的距离很近，也让人不太舒服。所以尽管视网膜识别技术本身很好，但用户的接受程度很低。因此，该类产品虽在20世纪90年代经过重新设计，加强了连通性，改进了用户界面，但仍然是一种非主流的生物识别产品。5、虹膜识别：虹膜识别是与眼睛有关的生物识别中对人产生较少干扰的技术。它使用相当普通的照相机元件，而且不需要用户与机器发生接触。另外，它有能力实现更高的模板匹配性能。因此，它吸引了各种人的注意。以前，虹膜扫描设备在操作的简便性和系统集成方面没有优势，我们希望新产品能在这些方面有所改进。6、签名识别：签名识别在应用中具有其他生物识别所没有的优势，人们已经习惯将签名作为一种在交易中确认身份的方法，它的进一步的发展也不会让人们觉得有太大不同。实践证明，签名识别是相当准确的，因此签名很容易成为一种可以被接受的识别符。但与其他生物识别产品相比，这类产品现今数量很少。7、面部识别：这是一种相当引人注意的技术，它的性能也经常被误解。关于面部识别，经常有一些夸张的言论，但实际是很难实现的。比较两个静态图象是一回事，在人群中发现和确认某个人的身份而不引起别人的注意，就是完全不同的另一回事了。有些系统宣称能做到后一点，但它们实际上做的是前一种事，这实际并不是生物识别。从用户的角度很容易理解面部识别的吸引力，但人们对这种技术的期望应该比较现实。面部识别在实际应用中还很少成功。但一旦克服了技术障碍，它将成为一种重要的生物识别方法。2012年，武汉公安正构建一套高精准人像识别系统，建成后能在1秒钟内比对1亿次图像，瞬间可辨认嫌疑人。这套系统主要通过安装在城市道路路口、两侧以及公交车上的25万个视频探头进行图像采集。视频监控将捕捉到的人像，与后台数据中犯罪嫌疑人面部特征进行精确比对，可在几秒内锁定犯罪嫌疑人。这套系统将在2013年3月投入实战应用。

一、虹膜识别技术 x0dx0a 虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状各色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构，据称，没有任何两个虹膜是一样的。 虹膜技术的优点： 1、便于用户使用； x0dx0a 2、可能会是最可*的生物识别技术； 3、无需物理的接触； 虹膜技术的缺点： 1、虹膜技术的缺点： x0dx0a 2、一个最为重要的缺点是它没有进行过任何的测试，当前的虹膜识别系统只是用统计学原理进行小规模的试验，而没有进行过现实世界的唯一性认证的试验； 3、很难将图像获取设备的尺寸小型化； x0dx0a 4、需要昂贵的摄像头聚焦，一个这样的摄像头的最低价为7000美元； 5、镜头可能产生图像畸变而使可*性降低； 6、黑眼睛极难读取； 7、需要较好光源。 二、视网膜识别技术 x0dx0a 视网膜也是一种用于生物识别的特征，有人甚至认为视网膜是比虹膜更唯一的生物特征，视网膜识别技术要求激光照射眼球的背面以获得视网膜特征的唯一性。 x0dx0a 视网膜技术的优点： x0dx0a 1、视网膜是一种极其固定的生物特征，不磨损、不老化、不受疾病影响； 2、使用者无需和设备直接接触； x0dx0a 3、是一个最难欺骗的系统，因为视网膜不可见，所以不会被伪造。 视网膜识别的缺点： 1、未经测试； x0dx0a 2、激光照射眼球的背面可能会影响使用者健康，这需要进一步的研究； 3、对消费者而言，视网膜技术没有吸引力； 4、很难进一步降低成本。 x0dx0a 2、可能会是最可*的生物识别技术； 3、无需物理的接触； 虹膜技术的缺点： x0dx0a 2、一个最为重要的缺点是它没有进行过任何的测试，当前的虹膜识别系统只是用统计学原理进行小规模的试验，而没有进行过现实世界的唯一性认证的试验； 3、很难将图像获取设备的尺寸小型化； x0dx0a 4、需要昂贵的摄像头聚焦，一个这样的摄像头的最低价为7000美元； 5、镜头可能产生图像畸变而使可*性降低； 6、黑眼睛极难读取； 7、需要较好光源。 三、面部识别 x0dx0a 面部识别技术通过对面部特征和它们之间的关系来进行识别，识别技术基于这些唯一的特征时非常复杂，需要人工智能和机器知识学习系统。用于扑捉面部图像的两项技术为标准视频和热成像技术。标准视频技术通过一个标准的摄像头摄取面部的图像或者一系列图像，捕捉后，记录一些核心点（例如眼睛、鼻子和嘴等）以及它们之间的相对位置，然后形成模板；热成像技术通过分析由面部的毛细血管的血液产生的热线来产生面部图像，与视频摄像头不同，热成像技术并不需要在较好的光源条件下，因此即使在黑暗情况下也可以使用。一个算法和一个神经网络系统加上一个转化机制就可将一幅指纹图像变成数字信号，最终产生匹配或不匹配信号。 x0dx0a 面部识别的优点： x0dx0a 1、面部识别是非接触的，用户不需要和设备直接的接触； 面部识别的缺点： x0dx0a 1、尽管可以使用桌面的视频摄像，但只有比较高级的摄像头才可以有效高速的扑捉面部图像； x0dx0a 2、使用者面部的位置与周围的光环境都可能影响系统的精确性； 3、大部分研究生物识别的人公认面部识别最不准确，也最容易被欺骗； x0dx0a 4、面部识别技术的改进有赖于提取特征与比对技术的提高，采集图像的设备比技术昂贵得多； x0dx0a 5、对于因人体面部的如头发，饰物，变老以及其他的变化需要通过人工智能补偿，机器学习功能必须不断地将以前得到的图像和现在的得到的进行比对；以改进核心数据和弥补微小的差别； x0dx0a 6、很难进一步降低成本，必需以昂贵的费用去卖高质量的设备。 四、签名识别 x0dx0a 签名作为身份认证的手段已经用了几百年了，而且我们都很熟悉在银行的格式表单中签名作为我们身份的标志。将签名数字化是这样一个过程：测量图像本身以及整个签名的动作——在每个字母以及字母之间的不同的速度、顺序和压力。签名识别和声音识别一样，是一种行为测定学。 x0dx0a 签名识别的优点： x0dx0a 1、容易被大众接受，是一种公认的身份识别的技术； x0dx0a的变化与生活方式的改变，签名也会随着而改变； 2、在Internet上使用不便； x0dx0ax0dx0a 3、用于签名的手写板结构复杂而且价格昂贵，因为和笔记本电脑的触摸板的分辨率差异很大，在技术上将两者结合起来较难； 4、很难将尺寸小型化。 五、声音识别技术 x0dx0a x0dx0a 声音识别也是一种行为识别技术，识别设备不断地测量、记录声音的波形和变化。声音识别基于将现场采集到的声音同登记过的声音模板进行精确的匹配。 声音识别的优点： x0dx0a 声音识别也是一种非接触的识别技术，用户可以很自然地接受。 声音识别的缺点： x0dx0a 作为行为识别技术，声音变化的范围太大，很难精确的匹配； x0dx0a 声音会随着音量、速度和音质的变化(例如感冒时)而影响到采集与比对的结果； 很容易用录在磁带上的声音来欺骗声音识别系统； 高保真的麦克风很昂贵。 x0dx0a六、指纹识别系统 x0dx0a 指纹识别作为识别技术已经有很长的历史了，有着坚实的市场后盾，按照一般人的看法，指纹识别技术通过分析指纹的全局特征和指纹的局部特征，特征点如嵴、谷和终点、分*点或分歧点，从指纹中抽取的特征值可以非常的详尽，可以可*地确认一个人的身份。 x0dx0a 平均每个指纹都有几个独一无二可测量的特征点，每个特征点都有大约七个特征，我们的十个手指产生最少4900个独立可测量的特征。 x0dx0a 两种主要的用来采集指纹图像的技术为光学技术和电容技术。光学技术需要一个光源从棱镜反射按在一个取像头的手指，光线照亮指纹从而采集到指纹。采用电容技术的半导体技术，按压到采集头上的手指的脊和谷在手指表皮和芯片之间产生不同的电容，芯片通过测量空间中的不同的电容场得到完整的指纹。因为电容技术的芯片昂贵，芯片的大小和手指相当就已价格昂贵，所以几家公司试图推出比指纹更小的芯片只采集部分的指纹，使用这种采集方式，用户放置手指的位置必须非常精确而且只使用部分指纹必然没有采集全部指纹可*。 x0dx0a 电容采集头容易受到干扰：60HZ的电缆线的干扰、用户接触时的干扰、指纹采集器内部的电干扰等。电容采集头的最后一个问题是可*性，无论是静电干扰，汗液中的盐分或者其他的脏物以及手指磨损都会使采集头很难读取指纹。实际上，光学采集提供更加可*的解决方案。通过光学取像技术的不断改进，光学指纹采集仪以无可挑剔的性能与相对非常低的价格使电容方案相形见绌。 指纹识别的优点：x0dx0ax0dx0a 1、指纹是人体独一无二的特征，并且它们的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征； 2、如果要增加可*性，只需登记更多的指纹、鉴别更多的手指，最多可以多达十个，而每一个指纹都是独一无二的； x0dx0a 3、扫描指纹的速度很快，使用非常方便； x0dx0a 4、读取指纹时，用户必需将手指与指纹采集头相互接触，与指纹采集头直接 5、接触是读取人体生物特征最可*的方法； x0dx0a 6、指纹采集头可以更加小型化，并且价格会更加的低廉； 指纹识别的缺点： x0dx0a 1、某些人或某些群体的指纹指纹特征少，难成像； x0dx0a 2、过去因为在犯罪记录中使用指纹，使得某些人害怕“将指纹记录在案”。 x0dx0a 3、实际上现在的指纹鉴别技术都可以不存储任何含有指纹图像的数据，而只是存储从指纹中得到的加密的指纹特征数据； x0dx0a 4、每一次使用指纹时都会在指纹采集头上留下用户的指纹印痕，而这些指纹痕迹存在被用来复制指纹的可能性。 x0dx0a 综合以上比较，指纹识别技术是目前最方便、可*、非侵害和价格便宜的生物识别技术解决方案，对于广大市场的应用有着很大的潜力。

根据物流的功能以及特点，物流信息技术包括如计算机技术、网络技术、信息分类编码技术、条码技术、射频识别技术、电子数据交换技术、全球定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)等。1.条码技术条码技术是在计算机的应用实践中产生和发展起来的一种自动识别技术。为我们提供了一种对物流中的货物进行标识和描述的方法。2.EDI技术EDI 是指通过电子方式，采用标准化的格式，利用计算机网络进行结构化数据的传输和交换。构成EDI系统的三个要素是EDI软硬件、通信网络以及数据标准化。3.射频技术射频识别技术是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象来获取相关数据。识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。4.GIS技术GIS是多种学科交叉的产物，它以地理空间数据为基础，采用地理模型分析方法，适时地提供多种空间的和动态的地理信息，是一种为地理研究和地理决策服务的计算机技术系统。5.GPS技术全球定位系统具有在海、陆、空进行全方位实时三维导航与定位能力。GPS在物流领域可以应用于汽车自定位、跟踪调度，用于铁路运输管理，用于军事物流。扩展资料：物流信息技术是物流现代化的重要标志，也是物流技术中发展最快的领域，从数据采集的条形码系统，到办公自动化系统中的微机、互联网，各种终端设备等硬件以及计算机软件都在日新月异地发展。同时，随着物流信息技术的不断发展，产生了一系列新的物流理念和新的物流经营方式，推进了物流的变革。在供应链管理方面，物流信息技术的发展也改变了企业应用供应链管理获得竞争优势的方式，成功的企业通过应用信息技术来支持它的经营战略并选择它的经营业务。通过利用信息技术来提高供应链活动的效率性，增强整个供应链的经营决策能力。在国内，各种物流信息应用技术已经广泛应用于物流活动的各个环节，对企业的物流活动产生了深远的影响。1 磁条技术：磁条（卡）技术以涂料形式把一层薄薄的由定向排列的铁性氧化粒子用树脂粘合在一起并粘在诸如纸或塑料这样的非磁性基片上。磁条从本质意义上讲和计算机用的磁带或磁盘是一样的，它可以用来记载字母、字符及数字信息。优点是数据可多次读写，数据存储量能满足大多数需求，由于器粘附力强的特点，使之在很多领域得到广泛应用，如信用卡、银行ATM卡、机票、公共汽车票、自动售货卡、会员卡等。但磁条卡的防盗性能、存储量等性能比起一些新技术如芯片类卡技术还是有差距。2 声音识别技术：是一种通过识别声音达到转换成文字信息的技术，其最大特点就是不用手工录入信息，这对那些采集数据同时还要完成手脚并用的工作场合、或键盘上打字能力低的人尤为适用。但声音识别的最大问题是识别率，要想连续地高效应用有难度。更适合语音句子量集中且反复应用的场合。3 视觉识别技术：视觉识别系统是一种通过对一些有特征的图像分析和识别系统，能够对限定的标志、字符、数字等图象内容进行信息的采集。视觉识别技术的应用障碍也是对于一些不规则或不够清晰图像的识别率问题而且数据格式有限，通常要用接触式扫描器扫描，随着自动化的发展，视觉技术会朝着更细致，更专业的方向发展，并且还会与其他自动识别技术结合起来应用。参考资料：百度百科——物流信息技术

RFID，是Radio Frequency Identification的缩写，即射频识别。它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。基本的RFID系统由标签(Tag)、阅读器(Reader)、天线(Antenna)。RFID技术有着广阔的应用前景，物流仓储、零售、制造业、医疗等领域都是RFID的潜在应用领域，另外，RFID由于其快速读取与难以伪造的特性，一些国家正在开展的电子护照项目都采用了RFID技术。RFID具有车辆通信、自动识别、定位、远距离监控等功能，在移动车辆的识别和管理系统方面有着非常广泛的应用。

这是人工智能的图像识别技术。图像的传统识别流程分为四个步骤：图像采集→图像预处理→特征提取→图像识别。图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能、海深科技等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。以下是图像识别技术相关领域的相关介绍：图像识别是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。这种模型认为，识别某个图像，必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式，又叫模板。当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配，这个图像也就被识别了。例如有一个字母A,如果在脑中有个A模板,字母A的大小、方位、形状都与这个A模板完全一致,字母A就被识别了。这个模型简单明了，也容易得到实际应用。但这种模型强调图像必须与脑中的模板完全符合才能加以识别，而事实上人不仅能识别与脑中的模板完全一致的图像，也能识别与模板不完全一致的图像。例如,人们不仅能识别某一个具体的字母A,也能识别印刷体的、手写体的、方向不正、大小不同的各种字母A。同时,人能识别的图像是大量的，如果所识别的每一个图像在脑中都有一个相应的模板，也是不可能的。为了解决模板匹配模型存在的问题，格式塔心理学家又提出了一个原型匹配模型。这种模型认为，在长时记忆中存储的并不是所要识别的无数个模板，而是图像的某些“相似性”。从图像中抽象出来的“相似性”就可作为原型，拿它来检验所要识别的图像。如果能找到一个相似的原型，这个图像也就被识别了。以上资料参考百度百科——图像识别

人脸识别目前有两大风险问题难以解决。第一个风险是可复制性。人每天都暴露在外面，通过拍照完全可以获得一个人的脸部特征，并进行复制。另一个风险是不稳定性。脸部画上浓妆、过敏、受伤、整容都会导致脸部特征发生很大变化，影响人脸识别准确率甚至无法识别。拓展：人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

人脸识别的范围是很大的，需要识别五官具体样子，也要识别脸型，还要看脸部五官的具体细节。

物流中的主要数据识别和采集技术包括以下几种：1. 文本识别技术：通过OCR（Optical Character Recognition）技术，将物流单据、运单、发票等纸质文档中的文字信息转化为可识别的电子数据。2. 图像识别技术：通过计算机视觉技术，对物流场景中的图像进行分析和识别，例如识别货物的形状、颜色、尺寸等信息。3. 传感器技术：通过安装传感器设备，实时监测物流环节中的温度、湿度、压力等参数，并将数据采集到系统中进行分析和处理。4. 无线通信技术：通过物联网技术，将物流中的各种设备和传感器连接到云平台，实现数据的实时采集和传输。5. 数据挖掘技术：通过对物流数据进行挖掘和分析，发现其中的规律和趋势，为物流管理和决策提供支持。八爪鱼采集器是一款功能全面、操作简单、适用范围广泛的互联网数据采集器。如果您需要采集物流相关的数据，八爪鱼采集器可以为您提供智能识别和灵活的自定义采集规则设置，帮助您快速获取所需的数据。了解更多八爪鱼采集器的功能与合作案例，请前往官网了解更多详情。

可以用不同的商业场景来理解这个问题。这些都是SEG AI脑机可以做到的零售商超：人脸识别，会员识别，顾客画像（性别、年龄、配饰、人数）、行动轨迹识别、重点关注区域。学校写字楼：危险动作识别，人脸识别工厂生产线：商品缺陷识别（比如说屏幕花点、光斑、黑屏等）

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物联网的核心是RFID即射频识别，俗称电子标签。RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。一个完整的RFID系统通常由存储标识物信息的电子标签、用于读写标签数据的读写器以及进行数据处理的计算机软件组成。RFID技术利用无线射频方式进行双向通信（交换数据）以达到自动识别目的，具有防水、防磁、耐高温、使用寿命长、读写距离远、标签上数据可以加密、数据存储容量大、存储信息可更改、可识别高速运动物体、可同时识别多个标签，操作快捷方便。具备技术：1、RFID技术RFID技术是物联网中“让物品开口说话”的关键技术，物联网中RFID标签上存着规范而具有互通性的信息，通过无线数据通信网络把他们自动采集到中央信息系统中实现物品的识别。2、传感器技术传感器技术在物联网中传感器主要负责接收物品“讲话”的内容。传感器技术是从自然信源获取信息并对获取的信息进行处理、变换、识别的一门多学科交叉的现代科学与工程技术，它涉及传感器、信息处理和识别的规划设计、开发、制造、测试、应用及评价改进活动等内容。3、无线网络技术物联网中物品要与人无障碍地交流，必然离不开高速、可进行大批量数据传输的无线网络。无线网络既包括允许用户建立远距离无线连接的全球语音和数据网络，也包括近距离的蓝牙技术、红外技术和Zigbee技术。

人脸识别属于热门的计算机技术研究领域。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。2021年7月28日，《最高人民法院关于审理使用人脸识别技术处理个人信息相关民事案件适用法律若干问题的规定》正式对外发布。2021年8月20日，十三届全国人大常委会第三十次会议表决通过《中华人民共和国个人信息保护法》，2021年11月1日起施行。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高。而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术。

图像识别依赖于计算机技术的发展。图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有的本身特征而先将这些图像分了类。计算机(computer)俗称电脑，是现代一种用于高速计算的电子计算机器，可以进行数值计算，又可以进行逻辑计算。具有存储记忆功能。是能够按照程序运行，自动、高速处理海量数据的现代化智能电子设备。由硬件系统和软件系统所组成，没有安装任何软件的计算机称为裸机。可分为超级计算机、工业控制计算机、网络计算机、个人计算机、嵌入式计算机五类。计算机发明者约翰·冯·诺依曼。计算机是20世纪最先进的科学技术发明之一，对人类的生产活动和社会活动产生了极其重要的影响，并以强大的生命力飞速发展。它的应用领域从最初的军事科研应用扩展到社会的各个领域，已形成了规模巨大的计算机产业，带动了全球范围的技术进步。由此引发了深刻的社会变革，计算机已遍及一般学校、企事业单位，进入寻常百姓家，成为信息社会中必不可少的工具。

语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。

识别与采集信息技术有很多，这里面包括文字识别，语音识别，图像识别，人脸的面部识别等等

射频识别，RFID（Radio Frequency Identification）技术，又称无线射频识别目前RFID技术应用很广，如：图书馆，门禁系统，食品安全溯源等。 　　射频识别技术（RFID），是20世纪80年代发展起来的一种新兴自动识别技术，射频识别技术是一项利用射频信号通过空间耦合（交变磁场或电磁场）实现无接触信息传递并通过所传递的信息达到识别目的的技术。NFC其实全名叫做近场通讯，是Near Field Communication的缩写。现代各大的手机厂商都开始推出这个功能，这个功能主要是用于在电子通讯设备之间进行一种近距离的通信

人脸识别技术包含三个部分：一、人脸检测面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：1、考模板法。首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸。2、人脸规则法。由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸。3、样品学习法。这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器。4、肤色模型法。这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。5、特征子脸法。这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。二、人脸跟踪面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。三、人脸比对面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：1、特征向量法。该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。2、面纹模板法。该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。人脸识别技术的应用场景：人脸识别技术主要用于身份验证，常见的场景有小区、楼宇、校园、工厂、园区、银行等，如：智能门禁、人脸闸机、人脸考勤、智能门锁等。通过人脸识别验证身份，来保障相关场所的安全，也减少了人工审核的成本。在安防监控中，人脸识别也意义重大，比如公众场所（地铁站、车站、街道、酒店等）的安防布控、公安部追捕嫌疑犯等。基于公众场所的安防监控摄像头，通过抓拍人脸并将结果上传公安部网络，与嫌疑犯人脸进行比对，协助公安人员的执法工作。人脸识别技术是人工智能领域的关键技术，在智能视频监控系统具有十分广泛的应用前景。TSINGSEE青犀视频也将以AI智能检测与识别技术为核心，持续研发多场景下的智能业务系统及平台，向AI领域深耕。