XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System识别系统
确保下一代生物识别系统
生物识别系统面临高级和未来派威胁，例如对抗性生成攻击，恶意演员使用生成的对抗网络（GAN）来实时误解无察觉的扰动，以实时误导生物识别识别系统；通过动态对抗输入进行上下文欺骗，利用不断变化的环境因素（例如照明，运动或声学干扰）来降低系统的可靠性；量子辅助生物识别解密，利用量子算法破坏了保护存储的生物识别模板的当前加密方案；时间身份漂移开发，使用行为生物识别技术的微妙的，基于时间的基于时间的变化（例如，输入Cadence，步态）创建攻击模式，随着时间的推移模仿了授权用户的攻击模式；合成的多模式融合攻击，通过融合AI生成的指纹，面部图案和语音信号来产生人工生物识别身份，以绕过绕过电流检测机制的统一轮廓；边缘AI
使用基于机器学习的识别系统
摘要 - 手动跟踪教室出勤，这是一种备受推崇的传统方法，由于其对错误和效率低下的敏感性而提出了重大挑战。这些限制不仅消耗了宝贵的教师时间，而且损害了学术记录的准确性，从而影响了学生参与和表现的评估。回答这个问题，我们提出了一种使用基于机器学习的识别系统自动化课堂出勤的方法。这项研究旨在提高教育环境中出勤跟踪的准确性，效率和可靠性。我们研究的核心在于系统的设计和实施，阐明体系结构，数据流和集成到课堂环境中。我们的分析结果表明该系统可以跟踪出勤率的能力，同时提供有关其性能指标的准确信息。我们还深入研究了在课堂上实施此类技术的道德和实际考虑。通过使用基于机器学习的识别来自动化该过程，教育机构可以提高其运行效率，降低错误，并最终提供更有生产力的学习环境。我们的研究为教育研究和技术进步的未来途径打开了大门。关键字 - 自动出勤，出勤跟踪，面部识别，机器学习，课堂技术
探索基于射频的无人机识别系统
随着无人机在众多关键应用中广泛使用并具有许多强大的功能（例如侦察和机械触发），越来越多的案件涉及滥用无人机进行不道德甚至犯罪活动。因此，识别这些恶意无人机并使用数字取证追踪其来源至关重要。用于取证的传统无人机识别技术（例如，RF通信，使用摄像头识别地标等）要求无人机高度合规。但是，恶意无人机不会配合甚至欺骗这些识别技术。因此，我们提出了一种基于无人机独特硬件特征（例如，类似于人类的指纹和虹膜）的可靠和被动识别方法的探索，用于取证目的。具体而言，我们研究并模拟了射频询问下寄生电子元件的行为，这是一种由无人机上的电子系统调制的特殊被动寄生响应，具有独特性且不太可能被伪造。基于这一理论，我们设计并实现了 DroneTrace，这是一种面向数字无人机取证的端到端可靠被动识别系统。DroneTrace 包括一个经济高效的毫米波 (mmWave) 探头、一个用于提取和处理寄生响应的软件框架，以及一个基于定制的深度神经网络 (DNN) 算法来分析和识别无人机。我们用 36 架商品无人机评估了 DroneTrace 的性能。结果表明，DroneTrace 可以识别无人机，准确率超过 99%，等错误率 (EER) 为 0。009，在 0。1 秒的传感时间预算。此外，我们在一系列真实情况下测试了可靠性、稳健性和性能变化，其中 DroneTrace 保持了 98% 以上的准确率。DroneTrace 能够抵御各种攻击并保持功能性。在最佳情况下，DroneTrace 能够以小于 5% 的误差识别 10 4 规模的单个无人机。
基于Android的视觉产品识别系统...
摘要提出的系统“基于Android的盲人识别”，旨在通过使他们能够使用Android智能手机识别日常产品来增强视障人士的独立性。该系统利用与Android移动平台集成的计算机视觉技术来捕获产品的图像，使用训练有素的机器学习模型分析它们，并向用户提供音频反馈。应用程序专注于产品包装，条形码和不同的视觉特征，以确保实时准确识别。该解决方案设计为用户友好的语音命令，可访问的导航和低延迟，使其可用于日常使用。通过提供便携式可靠的产品识别方式，该工具解决了盲人与周围环境互动的挑战，改善了他们的生活质量和促进独立性。关键字：视觉产品识别，Android应用，盲目和视力障碍，机器学习，音频反馈视觉障碍的人经常在日常任务中遇到重大障碍，包括在不熟悉的环境中识别产品。从杂货店购物到区分个人物品，无法准确地识别物品对独立性和可及性构成挑战。当前的解决方案，例如盲文标签，条形码扫描仪或人类援助，由于可伸缩性问题，对他人的依赖或缺乏广泛采用而产生的有效性有限。该项目着重于提供负担得起的移动技术和机器学习的快速发展为解决这些挑战开辟了新的可能性。随着配备高分辨率摄像头和功能强大的处理器的智能手机的扩散，现在可以实现实时图像识别应用程序。通过利用这些技术，可以开发出一种便携式且具有成本效益的解决方案，以根据视觉受损的个体的需求量身定制的产品识别。本研究提出了一种基于Android的应用程序，该应用程序结合了计算机视觉和机器学习，以提供用于产品识别的用户友好工具。该系统采用智能手机的相机来捕获产品图像，使用预先训练的Tensorflow Lite模型对其进行处理，并通过文本对语音引擎向用户提供听觉反馈。该应用程序的设计具有可访问性功能，例如语音导航和简化的接口，从而确保了目标受众的易用性。
无线电识别系统 (RFID) - Nicolas Seriot
3 操作 8 3.1 RFID 系统的组成. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 8 3.2 沟通。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 3.3 电源. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 3.4 频率。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 10 3.5 范围和耦合. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 10 3.6 记忆。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11 3.7 标签的格式. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 12 3.8 信息处理能力. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 12 3.9 安全。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 14 3.10 技术问题. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 15
基于物联网的患者手势识别系统
1 MCET，Desamangalam-679532，喀拉拉邦，印度 摘要：本项目展示了一款专为实时手势识别和应急响应而设计的智能手套。该手套集成了五个柔性传感器来捕捉手指运动，一个加速度计来检测手部方向，以及一个 ESP32 微控制器来处理传感器数据。显示屏提供视觉反馈，而 APR33A3 芯片则支持音频播放。此外，该手套通过蓝牙连接与移动应用程序集成，允许紧急通知闪烁和远程控制灯和风扇等电器。这款智能手套为免提应急响应提供了一种新颖的解决方案。通过识别特定的手势，手套可以触发预先录制的紧急音频消息，向连接的移动应用程序发送通知，甚至远程控制智能家居设备，从而提高需要帮助的用户的安全性和可访问性。索引术语 – 手势识别、柔性传感器。
无线电识别系统 (RFID) - Nicolas Seriot
1940 RFID（射频识别）的概念可以追溯到第二次世界大战；它与无线电和雷达的发展有关。为了查明抵达英国领空的飞机是友军还是敌军，盟军在飞机上放置了大型信标或转发器，以响应雷达的呼叫。这个系统称为 IFF（识别：朋友或敌人；如今，空中交通管制仍然基于此原则），是 RFID 的首次应用。关于该主题的第一项研究是 Harry Stockman 的工作 [2]，随后是 F. L. Vernon [3] 和 D.B. 的工作哈里斯[4]。最后两篇文章被认为是 RFID 的基础，并描述了至今仍在使用的原理。
低计算成本手动挥舞动作识别系统
这项研究提出了用于家庭服务机器人中非语言通信的低计算成本手动动作识别系统。该系统基于回声状态网络，该网络需要比深神经网络（DNNS）较低的计算成本，并处理人类骨骼坐标的时间序列数据以识别手持动作。此外，本研究提出并比较了骨骼坐标的两种类型的预处理方法，以确保人类位置在框架上的鲁棒性：一种方法提取肩部和手臂角度，无论人的位置以及其他均能使骨骼坐标归一化。实验结果表明，所提出的系统具有竞争精度，并且可以改变人类位置。
利用人工智能的航空语音识别系统
在边缘本地运行语音识别模型非常困难（例如，在飞机或其他车辆内，无需连接到云端）。典型的语言处理 AI 系统利用大量服务器基础设施来处理语音，而 Appareo 目前在 iPad 或 iPhone 上运行 ATC Transcription。此外，该模型能够托管在其他硬件平台上，例如 nVidia Jetson Nano 或 Appareo 制造的定制解决方案（见下图）。这使得 ATC Transcription 可以在网络覆盖范围之外运行，安全可靠地执行其功能。