XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用户识别
使用人工智能技术的生物特征认证系统的全面概述
摘要 — 生物特征认证正变得越来越普遍，因为它允许消费者在不输入实际地址或个人身份证号码的情况下进行身份验证。因此，一个简单的手指手势或看一眼相机仍然可以证明一个人的身份。在这篇评论中，我们详细解释了身份验证的概念和各种类型的生物特征技术如何用于用户识别。然后，我们讨论了将这些技术组合起来以创建真正的多模式身份验证系统的各种方式。为了更有条理，我们根据人类生物特征将概述分为两大类。首先，生理特征包括指纹、面部、虹膜/视网膜、手和手指静脉。其次，行为特征包括语音、签名和按键识别系统。最后，我们对选定的方法和技术进行了全面的比较，并重点关注三个标准：算法、优点和缺点。基于这种比较，我们为虹膜识别的未来研究提供了见解，通过这种研究，我们将结合几种人工智能算法来开发我们的系统。
GSMA 嵌入式 SIM 规范对公用事业的好处...
传统的可拆卸 SIM 卡（用户识别模块）因多种原因为移动手机市场日益成功做出了重大贡献。这包括其固有的网络安全功能以及在零售店销售点选择和更改用户想要的移动运营商的能力。但是，它并不适用于 M2M/IoT（机器对机器/物联网）市场，尤其是公用事业领域的智能计量等应用。大多数公用事业应用程序都不是通过零售店购买的，因此 SIM 卡和设备的匹配通常在现场进行，这会带来新的、有时成本高昂的物流问题。此外，如果在应用程序的生命周期内需要更改移动运营商，则需要现场访问以更改 SIM 卡。即使在现场，也很难从物理上访问卡。例如，它可能位于灯柱上。它可能位于不易触及的小柜子中。或者，如果它易于访问且位于公共场所，则可能容易受到篡改甚至盗窃。这些问题以及其他问题都会增加使用可拆卸 SIM 卡进行 M2M/IoT 应用的成本和进一步的物流挑战。
基于图像比较处理和RFID标签的军械库士兵和武器识别
简介/目的：军队中发放和回收武器的过程应该足够快，并应立即提供有关武器状态的准确信息。方法：本文通过使用现代边缘计算技术解决发放和归还武器记录数字化的问题。该问题通过两种方法提出。第一种方法基于机器学习算法的应用，用于根据摄像机图像识别武器的序列号，而第二种方法涉及 RFID 技术的应用。用户身份验证基于生物识别技术的应用。结果：使用摄像头测试用于识别武器的架构所获得的结果表明，这种架构不适合识别武器。使用 RFID 技术的武器识别解决方案克服了前面提到的解决方案的问题。但是，RFID 技术需要对武器上或武器内标签的实现进行额外的修改，以便可以进行读取。结论：基于 RFID 技术的武器识别解决方案和具有生物特征认证的用户识别解决方案可以轻松可靠地识别、快速发放和检索武器、网络缓解以及实时监控武器状态。
基于图像比较处理和RFID标签的军械库士兵和武器识别
简介/目的：军队中发放和回收武器的过程应该足够快，并应立即提供有关武器状态的准确信息。方法：本文通过使用现代边缘计算技术解决发放和归还武器记录数字化的问题。该问题通过两种方法提出。第一种方法基于机器学习算法的应用，用于根据摄像机图像识别武器的序列号，而第二种方法涉及 RFID 技术的应用。用户身份验证基于生物识别技术的应用。结果：使用摄像头测试用于识别武器的架构所获得的结果表明，这种架构不适合识别武器。使用 RFID 技术的武器识别解决方案克服了前面提到的解决方案的问题。但是，RFID 技术需要对武器上或武器内标签的实现进行额外的修改，以便可以进行读取。结论：基于 RFID 技术的武器识别解决方案和具有生物特征认证的用户识别解决方案可以轻松可靠地识别、快速发放和检索武器、网络缓解以及实时监控武器状态。
供应商 - application-packet.pdf
通过执行此宣誓书，签约的承包商验证其遵守O.C.G.G.A§13-10-91节，肯定地指出，个人，公司或公司的个人，公司或公司在代表Dahlonega的身份进行服务的人身绩效，以Dahlonega的授权为众所周知，该计划已被授权，并在联邦工作授权中授权，或者使用该计划，或者使用该计划，或者使用E型授权，或经过epportifutified，或者是通过E型授权，或者是通过E -e -eprientifie批准的，或者是通过E -E型进行的，或者在E型中进行了批准。在O.C.G.A§13-10-91中建立的适用规定和截止日期。此外，签名的承包商将在整个合同期间继续使用联邦工作授权计划，而未签署的承包商将仅与分包商满足该合同的身体绩效合同，而分包商则向承包商提供誓章，并向承包商提供O.C.G.G.G.G.G.A§13-10-91（B）的信息。承包商特此证明其联邦工作授权用户识别编号和授权日期如下：
GSMA 嵌入式 SIM 卡规范对公用事业部门的好处
传统的可拆卸 SIM 卡（用户识别模块）因多种原因为移动手机市场日益成功做出了重大贡献。这包括其固有的网络安全功能以及在零售店销售点选择和更改用户想要的移动运营商的能力。但是，它并不适用于 M2M/IoT（机器对机器/物联网）市场，尤其是公用事业领域的智能计量等应用。大多数公用事业应用程序都不是通过零售店购买的，因此 SIM 卡和设备的匹配通常在现场进行，这会带来新的、有时成本高昂的物流问题。此外，如果在应用程序的生命周期内需要更改移动运营商，则需要现场访问以更改 SIM 卡。即使在现场，也很难从物理上访问卡。例如，它可能位于灯柱上。它可能位于不易触及的小柜子中。或者，如果它易于访问且位于公共场所，则可能容易受到篡改甚至盗窃。这些问题以及其他问题都会增加使用可拆卸 SIM 卡进行 M2M/IoT 应用的成本和进一步的物流挑战。
Yris Brice Wandji Piugie、Joël Di Manno、Christophe Rosenberger、Christophe Charrier。人工智能如何用于行为识别？2021 年网络世界国际会议 (CW)，2021 年 9 月，法国卡昂。�hal-03281104�
摘要 — 如今，用户与计算机系统交互。行为生物识别包括分析用户交互以进行识别和验证应用程序。这种方法对于增强安全性和改善用户体验非常有用，并且还涉及许多隐私问题。在本文中，我们解决了考虑用户行为的用户识别问题。经典机器学习方法对此类数据的效率如何？深度学习方法呢？我们在两种行为模式上说明了这项工作，即使用智能手机的人类活动和笔记本电脑上的击键动态。由于大多数行为生物识别模式的准确率低于形态学模式，我们考虑了两种可以表示为时间序列的这些模式的方法：经典机器学习和深度学习技术。我们打算表明，许多算法可以在不同模式下获得非常好的性能，而无需对所考虑的模式进行任何特定的调整。通过这种比较分析，我们可以表明行为生物识别技术可用于安全应用（即谁在访问公司信息系统），但可能会引起隐私问题，因为用户在浏览互联网时可能会被识别。
身份和想象行动的统一框架...
摘要 — 我们提出了一个统一的深度学习框架，用于基于脑电图 (EEG) 信号识别用户身份和识别想象动作，以用作脑机接口。我们的解决方案利用一种新颖的移位子采样预处理步骤作为数据增强的形式，并使用矩阵表示来编码多电极 EEG 信号固有的局部空间关系。然后将生成的类似图像的数据输入到卷积神经网络以处理局部空间依赖性，并最终通过双向长短期记忆模块进行分析以关注时间关系。我们的解决方案与最先进的几种方法进行了比较，在不同任务上表现出相当或更优异的性能。具体而言，我们在动作和用户分类任务中都实现了 90% 以上的准确率。在用户识别方面，在已知用户和手势的情况下，我们的等错误率达到 0.39%，在更具挑战性的未知用户和手势的情况下，我们的等错误率达到 6.16%。我们还进行了初步实验，以便将未来的工作引导到依赖于一组精简的 EEG 电极的日常应用。
基于图像比较处理和RFID标签的军械库士兵和武器识别
简介/目的：军队中发放和回收武器的过程应该足够快，并应立即提供有关武器状态的准确信息。方法：本文通过使用现代边缘计算技术解决发放和归还武器记录数字化的问题。该问题通过两种方法提出。第一种方法基于机器学习算法的应用，用于根据摄像机图像识别武器的序列号，而第二种方法涉及 RFID 技术的应用。用户身份验证基于生物识别技术的应用。结果：使用摄像头测试用于识别武器的架构所获得的结果表明，这种架构不适合识别武器。使用 RFID 技术的武器识别解决方案克服了前面提到的解决方案的问题。但是，RFID 技术需要对武器上或武器内标签的实现进行额外的修改，以便可以进行读取。结论：基于 RFID 技术的武器识别解决方案和具有生物特征认证的用户识别解决方案可以轻松可靠地识别、快速发放和检索武器、网络缓解以及实时监控武器状态。
MusicID：基于脑电波的物联网用户身份验证系统
摘要 — 我们提出了 MusicID，这是一种智能设备的身份验证解决方案，它使用音乐诱导的脑波模式作为行为生物识别方式。我们通过实验使用从真实用户那里收集的数据来评估 MusicID，当时他们正在听两种形式的音乐；一首流行的英文歌曲和个人最喜欢的歌曲。我们表明，使用从 4 电极商品脑波耳机收集的数据可以实现超过 98% 的用户识别准确率和超过 97% 的用户验证准确率。我们进一步表明，单个电极能够提供大约 85% 的准确率，而使用两个电极可以提供大约 95% 的准确率。正如用于冥想应用的商品脑感应耳机已经展示的那样，我们相信在智能耳机中加入干 EEG 电极是可行的，并且 MusicID 有可能为即将到来的智能设备浪潮提供切入点和持续的身份验证框架，这些智能设备主要由增强现实 (AR)/虚拟现实 (VR) 应用驱动。