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World File Search System识别技术
基于脑电音频信号处理的闭眼和睁眼情况下的深度学习模式识别技术
摘要：最近，使用脑电图 (EEG) 进行音频信号处理中的模式识别引起了广泛关注。眼部情况（睁眼或闭眼）的变化反映在 EEG 数据的不同模式中，这些数据是从一系列情况和动作中收集的。因此，从这些信号中提取其他信息的准确性在很大程度上取决于在采集 EEG 信号期间对眼部情况的预测。在本文中，我们使用深度学习矢量量化 (DLVQ) 和前馈人工神经网络 (F-FANN) 技术来识别眼部情况。由于 DLVQ 能够学习代码约束的码本，因此在分类问题上优于传统 VQ。在使用 k 均值 VQ 方法初始化后，DLVQ 在 EEG 音频信息检索任务上测试时表现出非常出色的性能，而 F-FANN 将眼部状态的 EEG 音频信号分类为睁眼或闭眼。与 F-FANN 相比，DLVQ 模型具有更高的分类准确度、更高的 F 分数、精确度和召回率，以及更出色的分类能力。
基于脑电图的学习识别技术的发展...
在这种情况下，数据经过多种基础（例如，图片、文本、游戏和扫描）后，可以整合起来以改进和预测模型的性能。文本作为理解、算术，包括计算和解决问题和书面表达，包括写作、预测和结构游戏，如 KINLDD，它提供基于手势的界面，基于计算机的视频游戏类型测试，如单词识别、单词攻击，测量儿童在使用他们的运动技能与游戏相关时的推理属性。MRI 和 CT 扫描等扫描可能有助于诊断创伤性脑损伤或其他神经损伤，这些损伤至少是学习障碍的部分原因。这些提议的工具可以翻找以发展一个组合的和用户友好的
基于主动激光照明的GISC光谱成像目标识别技术研究
针对光谱成像技术在卫星遥感、生物医学诊断、海洋探测与救援、农林监测与分类、军事伪装识别等方面的应用需求，本文采用532和650 nm激光器作为光源，利用多光谱强度相关成像设备——基于稀疏性约束鬼成像（GISC）的快照式光谱相机实现目标的精确识别。本文阐述了快照式GISC光谱成像原理，并开展了基于主动激光照明的GISC光谱成像目标识别技术实验研究工作。实验结果表明，采用532 nm激光作为光源照射目标物体可以准确识别绿色目标字母“I”；采用650 nm激光作为光源照射目标物体可以准确识别红色目标字母“Q”。并给出了GISC光谱相机在446~698nm波长范围内单次曝光获取的彩色目标“QIT”的光谱成像结果，包括伪彩色图和彩色融合图。为了进一步说明实验的可行性，对重建图像的光谱分布进行了分析，具有重要的实际意义和工程价值。
关于公共和私营部门使用生物识别技术的信息（RFI）：答复
白宫科学技术政策办公室在联邦公共和私营部门使用生物识别技术的情况下发布了信息请求（RFI）。该RFI的目的是了解过去，当前或计划中的生物识别技术的程度和种类；使用这些技术的领域；利用它们的实体；当前的原则，实践或政策，用于使用其使用；以及可能受其使用或法规影响的利益相关者。要求输入过去的部署，建议，飞行员或试验，以及生物识别技术的当前使用，以进行身份验证，个人识别以及包括个人心理和情感状态在内的属性的推断。RFI评论期间于2021年10月8日开放，并在2022年1月15日提出了答复。此RFI产生了130个响应。
研究文章 人工智能识别技术在数字图像处理中的应用
人工智能技术是在计算机应用技术基础上派生和发展起来的一门科学和技术。图像识别是一种特殊的图像处理步骤，起着重要作用。只有在图像识别之后，才能进入图像分析和理解阶段。随着各种计算机技术的发展，图像逐渐成为并已成为人们重要的信息来源。计算机人工智能的使用越来越广泛，因此，了解其应用和相关研究更有利于为我们指明研究和学习的方向。本文旨在探讨人工智能识别技术的产生和发展，分析各类人工智能识别技术的应用瓶颈，以增加我们对人工智能技术的认识，为相关领域的研究提供参考。本文简单介绍了人工智能技术的类型及其新的发展趋势，并结合公共设施的具体图像，在传统方法的基础上改进了不同的计算机人工智能识别方法对图像识别处理的应用，并通过相应的仿真软件对处理和识别方法进行了分析比较，主要应用了两种方法，图像处理的识别错误率小于0.5；改进计算机人工智能识别技术对于分析其在图像处理中的应用有一定的帮助。预处理过程一般包括图像数字化、灰度化、二值化、去噪、字符分割等。在图像识别方面，算法主要有统计识别、语法识别、模板匹配等。近年来，随着神经网络和支持向量机技术的发展，图像识别技术有了新的更高的发展水平。
利用实时面部识别技术...
数据依赖性是人工智能的固有特性之一。个人数据对于训练机器学习系统和构建算法模型的数据集至关重要。一旦模型建立，它们就可以应用于个人数据，并用于分析或对特定个人进行推断和预测。这也适用于实时面部识别系统，这意味着多项个人权利面临风险，尤其是隐私权。在本简报中，我们将这些系统的实施框架定为公共当局出于执法目的在公共空间进行监视的特定背景。隐私、同意和相称性是描述公共空间监视的道德规范和考虑负责任地实施此类人工智能系统所需的三个相互交织的方面。
中国公民眼中的面部识别技术...
摘要公众如何感知面部识别技术，以及他们在不同政治背景下接受面部识别技术多少？基于在线调查，类似于中国，德国，英国和美国的互联网连接人口，我们的研究发现，面部识别技术在中国受访者中普遍接受最高的接受，而在德国的接受程度最低，而英国和美国则介于两者之间。通过综合技术验收模型的镜头进行仔细检查，揭示了基于四个国家的社会人口统计学因素以及面部识别技术的后果，有用性和可靠性的有趣变化。先前的研究指出，面部识别技术是国家监视和控制的工具，但本研究表明，监视和控制并不是中国，德国，英国，英国和美国的公民的思想，而是方便和改善安全性的概念。
在公共场所使用实时面部识别技术
为了使用LFR合法，控制者必须确定合法的基础和条件，以在需要时处理特殊类别数据和刑事犯罪数据。他们必须确保根据英国判例法中这些概念的发展，必须确保其处理与目标成比例。任何个人数据的处理也必须公平。这意味着控制器应考虑为个人使用LFR的潜在不利影响，并确保它们是合理的。他们还应考虑并采取步骤来减轻系统中的任何潜在偏见，并确保它在统计上足够准确。控制器必须是透明的，并且从一开始就采用“通过设计和默认的数据保护”方法，以便其系统符合数据保护原则。
Microsoft Word - 反恐生物识别技术 - 伊拉克和阿富汗美军案例研究 - Nina Toft Djanegara - v6.docx
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可取消的基于 HD-sEMG 的交叉生物识别技术......
摘要 — 随着基于体感网络 (BSN) 的健康信息学的蓬勃发展，近年来此类医疗设备的信息安全受到越来越多的关注。利用 BSN 直接获取的生物信号作为个人身份识别的生物特征是一种有效的方法。不可取消性和跨应用不变性是大多数传统生物特征识别模式的两个天然缺陷。生物特征模板一旦暴露，将永远被泄露。更糟糕的是，由于相同的生物特征可能在多个应用程序中用作不同帐户的令牌，因此暴露的模板可用于泄露其他帐户。在本文中，我们提出了一种基于高密度表面肌电图 (HD-sEMG) 的可取消和跨应用差异的生物特征识别方法用于个人身份识别。我们为每个用户注册了两个帐户。右手背不同手指肌肉等长收缩时产生的 HD-sEMG 信号被用作生物识别标记。由于等长收缩与动态收缩不同，不需要实际移动，因此用户登录不同账户的选择可以得到极大的保护，避免被冒名顶替。我们利用间隔 9 天获取的训练和测试数据，对 44 个身份（22 个受试者 × 2 个账户）实现了 85.8% 的出色识别准确率。同一用户的不同账户的高识别准确率