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存储和比较生物特征信息

face-recognition biometrics fingerprint

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Chathuranga Chandrasekara · 技术社区 · 16 年前

在这些情况下,我们如何保存信息进行比较。例如,我们不能每次都保存一个图像并对其进行处理。那么,在这种情况下,我们使用什么方法来存储/确定相似性呢?有没有专门为此设计的算法。?(例如:每次为某个人的指纹返回近似相等的值)

3 回复 | 直到 15 年前

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TC. 16 年前

大多数人工智能技术不会对图像等原始数据进行操作。他们通常在一个固定的平台上操作 特征向量 Eigenface

通常,在一组人脸或指纹图像上训练某种机器学习方法时,需要计算这些图像的相应特征向量并将其存储在数据库中。原始图像将不再使用。所有后续处理均在相应的特征向量上完成。

为了将新的、不可见的实例与先前学习的实例的数据库进行比较,将计算新实例的特征向量,并将其与存储的特征向量的数据库进行比较。这可以通过多种方式实现。虹膜识别中常用的一个例子是 Hamming distance .

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estanford 16 年前

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Celino 13 年前

所有生物特征匹配器都处理称为模板的处理数据。这些数据来自静态图像或来自动态捕获的模型,如TC之前所述。这些模板用于匹配流程,是您需要保留的唯一数据。当专家需要分析图像并得出最终结果时,图像仅存储用于试听或刑事案件。

对于指纹模板,我们有3个最常用的国际标准:ISO 19497-2、ISO-378和XYT。如果使用前两个标准中的任何一个,二进制数据的长度通常为500字节。XYT需要更大的空间,因为它是一个位置、角度和质量都为每分钟1kb的文本文件。您可以在中看到提取和匹配的示例 NIST website . 因此,如果你想要一个更准确和快速的软件,你需要一个商业SDK。