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World File Search System指纹
基于面部，手指静脉，指纹和虹膜的生物特征识别的文章深度学习模型：调查
摘要：最近，个体生物特征引起了很多关注，并且是建立多种安全性和真实性系统的核心，例如监视，法医，欺诈性披露和基于身份的访问控制。广泛的生物识别性特征使选择合适的问题是至关重要的问题，这主要取决于应用程序的类型，样本的可用性，复杂性的程度和可能性的可接受价值。机器学习算法的概念对最后的方式产生了极大的兴趣，尤其是它被称为深度学习神经网络的进化版本。机器学习已在许多生物识别系统中使用和实施，因为其强大的属性和功能可以为系统提供所需的目标，具有出色的性能。这项工作旨在对过去七年来的190多种有前途的作品进行广泛的调查，描述了基于多种基于生物特征的深度学习系统，这些深度学习系统基于四个流行和大多数使用的特征，包括面部，指纹，Iris和Finger Finger静脉。本文还介绍了两种生物识别技术的简要回顾和深度学习神经网络。
原创研究年轻人夜间大脑活动指纹状模式也出现在老年人身上
目的：定量睡眠脑电图被视为脑电图“指纹”，即它在个体内稳定但个体之间有差异。然而，到目前为止，几乎所有针对这方面的研究都是在年轻男性中进行的。因此，很想知道睡眠脑电图指纹概念是否适用于男女老年人样本。患者和方法：从三个不同子样本（每个子样本 30 名健康个体）获得的数据被重新用于当前的二次分析（年轻男性（YM）= 25.6 ± 2.4 岁，老年男性（EM）= 69.1 ± 5.5 岁，老年女性（EW）= 67.8 ± 5.7 岁）。个体在睡眠实验室中睡了十次，总共进行了 900 个研究夜晚。然而，为了避免因干预相关的睡眠脑电图功率谱变化而导致的误解，仅包括没有任何干预的 3 个假性睡眠夜，将数据集减少到 270 个。为了确定假性睡眠夜对之间 NREM 睡眠脑电图功率谱的稳定性，分别按样本计算受试者内和受试者之间的曼哈顿距离测量值。结果：无论是子样本还是假性睡眠夜对，在受试者内功率谱比较中都观察到最低距离测量值，即最大相似度（EW 的平均距离测量值范围为 3.82 至 4.06，EM 的平均距离测量值范围为 3.55 至 3.63，YM 的平均距离测量值范围为 3.04 至 3.62）。此外，样本之间的个体内相似度没有显着差异。受试者之间的功率谱距离测量值明显较大（EW 的平均距离测量值范围为 12.95 至 13.15，EM 的平均距离测量值范围为 12.21 至 12.57，YM 的平均距离测量值范围为 10.33 至 10.78），且年轻人和老年人之间存在显著差异。结论：本研究结果支持以下观点：睡眠脑电图功率谱是一种类似于个人特征的特征，直到老年仍保持独特性。这一发现可能有助于提高测量干预效果的灵敏度。关键词：睡眠脑电图功率谱、衰老与睡眠、睡眠脑电图的遗传性、脑电图指纹、类似于特征的定量脑电图特征、睡眠脑电图的个体性
在时间分辨相关的量子晶格动力学中热音纸物理学的指纹
能量流的时间动力学从电子泵设置中从电子自由度到晶格的自由度的时间动力学可能会受到热量瓶颈的存在，从而可以在光学激发的电子状态下保持更长的连贯性。在MGB 2中已经在实验观察到并在理论上进行了描述，该MGB 2（具有Tc≈39K的基于电子的超导体，基于电子 - 音波的超导体。在晶格间相关性中。 这种方法利用了E 2 G热模式的基本对称性，该模式通过两个硼原子的平面外运动进行了表现。 由于热声子通常发生在布里远区域的高对称点，具有特定的晶格位移对称性，因此目前的分析非常笼统，它可以帮助将其他有前途的材料以其他有前途的材料（例如石墨烯，硼乙烯，硝酸硼，黑色磷酸盐，均匀的蛋白质）呈现。在MGB 2中已经在实验观察到并在理论上进行了描述，该MGB 2（具有Tc≈39K的基于电子的超导体，基于电子 - 音波的超导体。在晶格间相关性中。这种方法利用了E 2 G热模式的基本对称性，该模式通过两个硼原子的平面外运动进行了表现。由于热声子通常发生在布里远区域的高对称点，具有特定的晶格位移对称性，因此目前的分析非常笼统，它可以帮助将其他有前途的材料以其他有前途的材料（例如石墨烯，硼乙烯，硝酸硼，黑色磷酸盐，均匀的蛋白质）呈现。
安娜大学:: 钦奈
评估 – 指纹图像的计算机增强和建模 – 指纹增强 – 特征提取 – 指纹分类 – 指纹匹配。第三单元 人脸识别和手部几何形状 9 人脸识别简介，人脸识别神经网络 – 从对应图进行人脸识别 – 手部几何形状 – 扫描 – 特征提取 – 自适应分类器 – 基于视觉的特征提取和模式分类 – 特征提取 – 算法类型 – 生物特征融合。第四单元 多模态生物特征识别和性能 9 评估 多模态生物特征识别系统简介 – 集成策略 – 架构 – 融合水平 – 组合策略 – 训练和适应性 – 多模态生物特征识别系统示例 – 性能评估 – 生物特征识别的统计测量 – FAR – FRR – FTE – EER – 内存需求和分配。第五单元 生物特征认证 9 简介 – 生物特征认证方法 – 生物特征认证系统 – 指纹生物特征认证 – 人脸识别生物特征认证 – 期望 – 最大化理论 – 支持向量机。指纹生物特征认证 – 手掌几何形状生物特征认证 – 保护和信任生物特征交易 – 匹配位置 – 本地主机 – 认证服务器 – 卡上匹配 (MOC) – 多生物特征识别和双因素认证。参考文献： 1.Paul Reid，“网络安全生物特征识别”，Pearson Education，2004 年。Nalini K.Ratha，RundBolle，“自动指纹识别系统，Springer”，2003 年。
安娜大学：钦奈
评估 – 计算机增强和指纹图像建模 – 指纹增强 – 特征提取 – 指纹分类 – 指纹匹配。 第三单元人脸识别和手部几何形状 9 人脸识别简介，人脸识别神经网络 – 从对应图进行人脸识别 – 手部几何形状 – 扫描 – 特征提取 – 自适应分类器 – 基于视觉的特征提取和模式分类 – 特征提取 – 算法类型 – 生物特征融合。 第四单元多模式生物特征识别和性能 9 评估多模式生物特征识别系统简介 – 集成策略 – 架构 – 融合水平 – 组合策略 – 训练和适应性 – 多模式生物特征识别系统示例 – 性能评估 – 生物特征识别的统计测量 – FAR – FRR – FTE – EER – 内存需求和分配。第五单元 生物特征认证 9 简介 – 生物特征认证方法 – 生物特征认证系统 – 指纹生物特征认证 – 人脸识别生物特征认证 – 期望 – 最大化理论 – 支持向量机。指纹生物特征认证 – 手掌几何特征生物特征认证 – 确保生物特征交易的安全性和可信性 – 匹配位置 – 本地主机 – 认证服务器 – 卡上匹配 (MOC) – 多生物特征和双因素认证。 参考文献： 1. Paul Reid，“网络安全生物特征识别”，Pearson Education，2004 年。Nalini K.Ratha、RundBolle，“自动指纹识别系统，Springer”，2003 年。
Paulo Bruno Serafim
使用C ++中的OPENCV开发了用于指纹细节提取和匹配的解决方案。实现了面向数据的C ++版本的Sourceafis，将运行时减少了约90％。使用卷积神经网络为指纹区域（ROI）细分创建了一个附带项目。研究了转移学习解决方案以增强指纹图像。使用Yolov4帮助团队进行了单点检测。
回顾联邦调查局对布兰登·马夫菲尔德案的处理
ii. FBI 实验室 LPU 潜指纹检查流程概述 ...................................................................................... 97 A. 管理 LPU 的政策和程序 .............................................................................. 97 B. 摩擦脊和指纹识别的前提 ...................................................................... 98 J C. 潜指纹 ............................................................................................. 99 D. 已知或样本指纹 ............................................................................. 104 E. 用于潜指纹识别的 AC EV 流程 ............................................................. 105 1. 分析 ............................................................................................. 105 2. 比较 ............................................................................................. 107 3. 评估 ............................................................................................. 109 a. 个别化（识别） ............................................................................. 109 b. 排除 ............................................................................................. 112 c.不确定 113 4. 验证 ................................................................................................ 115 F. 宣布匹配的标准 ................................................................................ 116 G. 集成自动指纹识别系统 (IAFIS) ........................................................................................ 118 H. 同时印模 ................................................................................................ 121 I. 文件和审查要求 ...................................................................................... 122 J. 错误 ............................................................................................................. 123
配置文件
Zia Saquib，Santosh Kumar Soni，Sweta Suhasaria，Dimple Parekh和Rekha Vig，“在退化的指纹中的多阶段检测和消除了虚假的奇异点”，《国际计算机科学与信息安全杂志》（IJCSIS），第1卷。9，第5号，2011年5月。（最佳纸张奖）5 Dimple Parekh，Rekha Vig，“基于算法流的指纹分类方法的调查”，《国际计算机科学与工程杂志》（IJCSES）杂志（IJCSES）第2卷，第3卷，第3期，2011年，2011年。6 H.B. Kekre博士，Sudeep Thepade博士，Dimple Parekh，“使用KFCG算法的指纹分类，国际计算机科学与信息安全杂志（IJCSIS），第1卷。 9，第12号，2011年12月。 7 H.B. Kekre博士，Sudeep Thepade博士，Dimple Parekh，“使用肯德基算法与各种窗口尺寸和代码书大小的指纹分类进行比较”，国际计算机应用程序（IJCA），第1卷。 46，第17号，2012年5月。 8 Sudeep Thepade博士，Dimple Parekh，Vinita Murthi，Siddharth Mantri，Bhavin Shah，“使用KEVR算法的指纹分类”，国际计算机应用杂志（IJCA），第1卷。 45，第18期，2012年5月。 9 Sudeep Thepade博士，Dimple Parekh，Jinali Shah，Bhumin Shah，Paras Vora，“使用KMCG算法的指纹分类”，国际国际杂志6 H.B. Kekre博士，Sudeep Thepade博士，Dimple Parekh，“使用KFCG算法的指纹分类，国际计算机科学与信息安全杂志（IJCSIS），第1卷。9，第12号，2011年12月。7 H.B. Kekre博士，Sudeep Thepade博士，Dimple Parekh，“使用肯德基算法与各种窗口尺寸和代码书大小的指纹分类进行比较”，国际计算机应用程序（IJCA），第1卷。46，第17号，2012年5月。8 Sudeep Thepade博士，Dimple Parekh，Vinita Murthi，Siddharth Mantri，Bhavin Shah，“使用KEVR算法的指纹分类”，国际计算机应用杂志（IJCA），第1卷。45，第18期，2012年5月。9 Sudeep Thepade博士，Dimple Parekh，Jinali Shah，Bhumin Shah，Paras Vora，“使用KMCG算法的指纹分类”，国际国际杂志
众议院司法、规则与行政委员会会议记录
RS 31934C1：希尔众议员提出 RS 31934C1，涉及将某些轻罪添加到需要 DNA 和指纹印记的犯罪列表中，并明确罪犯和政府官员在 DNA 和指纹样本收集过程中的角色和责任。
气候变化：有什么新功能？ avantika goswami.pptx
气候模型和分析的改进使科学家通过观察降雨，温度和其他因素的记录来确定人类对气候的影响的“指纹”。然后可以将这些指纹与诸如El Nino振荡之类的自然因素区分开。