人工智能领域选题?人工智能领域
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2024-06-10
1、现在一些便携式计算机操作系统使用指纹识别来验证密码进行登录,这是人工智能的模式识别领域。
2、指纹,由于其具有终身不变性、唯一性和方便性,已几乎成为生物特征识别的代名词。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。
1、有生命人工智能识别技术实质是指与人体生命特征存在一定关联的技术,包括语音识别、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。
2、语音识别技术工作原理是基于对识别者自身发出语音的科学有效识别,正确识别出语音的内容,或者通过语音判断出说话人的身份(说活人识别);
3、人工智能指纹识别技术在实践应用中,其工作原理是通过对人体指纹展开智能识别,最终正确判断识别出指纹所属的对应的人,从而满足实际需求;
4、人工智能人脸识别技术是基于对人的脸部展开智能识别,对人的脸部不同结构特征进行科学合理检验,最终明确判断识别出检验者的实际身份;
5、虹膜识别是通过虹膜的特征判断其实际身份。
1、指纹是手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹路。尽管指纹只是人体皮肤的一小部分,但是,它蕴涵大量的信息;
2、指纹特征可分为两类:总体特征和局部特征。总体特征指那些用人眼直接就可以观察到的特征,包括基本纹路图案、模式区、核心点、三角点、式样线和纹数等。基本纹路图案有环型、弓型、螺旋型。局部特征指指纹上的特征点,即指纹纹路上的终结点、分叉点和转折点;
1、位置:特征点的位置通过(x,y)坐标来描述,可以是绝对的,也可以是相对于三角点的;
2、方向:该特征点所在的局部脊线的方向;
3、分类:特征点有以下几种类型:终结点、分叉点、分歧点、孤立点、环点、短纹等;
4、脊线:特征点对应的脊线(di,ai)。特征点对应的脊线用在该脊线上的采样点来表示。采样点用该点与对应特征点的距离di,连接该点与对应特征点的直线,以及对应特征点方向的夹角ai来表示;
1、指纹识别属于人工智能学科中的模式识别。
2、指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。指纹识别技术涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、数学形态学、小波分析等众多学科。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鉴定。由于每次捺印的方位不完全一样,着力点不同会带来不同程度的变形,又存在大量模糊指纹,如何正确提取特征和实现正确匹配,是指纹识别技术的关键。
陈人通教授作为一位著名经济学家,他的研究领域主要涵盖宏观经济、产业经济、劳动经济等方面,而对于人工智能声纹识别这个具体话题,我无法提供他特定的讲授特点。
声纹识别是一种利用声音的特征进行识别和验证的技术。下面是一般来说,声纹识别具有的特点:
1.个体唯一性:与指纹和虹相似,声纹被认为是每个人独有的。这使得声纹识别能够用于身份验证和辨别个体。
2.非侵入性:相对于使用指纹、虹膜等其他生物特征的识别技术,声纹识别是一种非侵入性的技术。只需要通过声音进行识别,无需接触身体或使用任何设备。
3.动态性:声音是一个动态的特征,因为它可以随时间和情境而变化。声纹识别可以根据不同的语速、情感和语调等因素进行识别。
4.应用广泛:声纹识别可以应用于不同领域,如身份验证、电话银行、刑事调查和可穿戴设备等。它能够在语音识别、语音翻译、自然语言处理等方面发挥作用。
需要注意的是,以上是一般性声纹识别的特点,而实际应用中的声纹识别系统可能会根据具体的技术和需求有所不同。如果你对陈人通教授关于人工智能声纹识别的讲授特点感兴趣,建议查阅相关资料或联系相关机构,以获取更具体和准确的信息。