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AFI 36-3026 第 2 卷 CAC - MyNavyHR
(Jeffrey R. Mayo 先生) 页数：102 _____________________________________________________________________________ 这是第 2 卷的首次出版，为实时自动人员识别系统和国防登记资格报告系统支持的身份证发放机构提供了新的指导。第 2 卷支持身份证发放生命周期，包括管理 AFI 36-3026 第 1 卷《制服人员、其合格家庭成员和其他合格人员的身份证》中列出的身份证福利和特权。所有制服服务实时自动人员识别系统站点都必须保留此跨服务指令 AFI 36-3026 第 2 卷的印刷副本，以备紧急情况以及根据第 1.3 段《跨服务协议》用于信息和培训目的。本跨部门出版物实施国防部手册 1000.13 第 1 卷，国防部识别
AFI 36-3026 第 2 卷 CAC - MyNavyHR
(Jeffrey R. Mayo 先生) 页数：102 _____________________________________________________________________________ 这是第 2 卷的首次出版，为实时自动人员识别系统和国防登记资格报告系统支持的身份证发放机构提供了新的指导。第 2 卷支持身份证发放生命周期，包括管理 AFI 36-3026 第 1 卷《制服人员、其合格家庭成员和其他合格人员的身份证》中列出的身份证福利和特权。所有制服服务实时自动人员识别系统站点都必须保留此跨服务指令 AFI 36-3026 第 2 卷的印刷副本，以备紧急情况以及根据第 1.3 段《跨服务协议》用于信息和培训目的。本跨部门出版物实施国防部手册 1000.13 第 1 卷，国防部识别
生物识别标准和方法 - Redalyc
方法：本文探讨生物识别领域的标准化问题。本文的第一部分介绍了最广泛使用的生物识别标准的具体示例。本文的第二部分概述了最常用的生物识别方法。结果：所得结果表明，生物识别系统和生物识别传感器的发展有助于更好地保护身份免遭滥用，因为生物识别技术在提高系统操作的安全性和准确性方面具有巨大潜力。生物识别系统提高了用户的安全性，并且在确定身份方面也提供了更高的精度。结论：生物识别标准的制定应侧重于其互联互通性，以及提高与其他 IT 标准的连通性。关键词：生物识别标准化组织、生物识别标准、生物识别传感器、生物识别方法。
生物识别标准和方法 - Redalyc
方法：本文探讨生物识别领域的标准化问题。本文的第一部分介绍了最广泛使用的生物识别标准的具体示例。本文的第二部分概述了最常用的生物识别方法。结果：研究结果表明，生物识别系统和生物识别传感器的发展有助于更好地保护身份免遭滥用，因为生物识别技术在提高系统操作的安全性和准确性方面具有巨大潜力。生物识别系统提高了用户的安全性，并且在确定身份方面也提供了更高的精度。结论：生物识别标准的制定应注重其互联互通性，以及提高与其他 IT 标准的连通性。关键词：生物识别标准化组织、生物识别标准、生物识别传感器、生物识别方法。
生物识别技术在警务和法律领域的未来......
而不是彻底禁止。然而，就彻底禁止而言，大多数受访者认为，在工作面试中使用新型生物识别系统评估绩效（63%），以及跟踪学生或员工敬业度（60%）都应该被禁止。
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。
通过AI
背景：随着技术的快速发展，越来越需要将这些创新纳入教育，尤其是在出勤跟踪中。传统方法（例如滚动调用）效率低下，容易出错，并且不适合大型类别。计算机视觉（人工智能（AI））的一部分，利用机器学习和神经网络从数字图像和视频中提取有价值的信息，以帮助知情的决策。方法：本研究采用计算机视觉，AI的子集，使用OpenCV库来开发学生面部识别系统。该系统在上课期间捕获并分析学生的图像，并自动记录出勤率。进行了实际的课堂实验，以评估系统的有效性和准确性。结果：学生面部识别系统已通过在识别学生中达到92％的准确率来证明其价值，平均处理时间为每名学生10秒。这种效率和准确性水平可以显着增强教育机构的出勤跟踪过程。结论：总而言之，面部识别系统具有改善出勤跟踪的希望，但它也提出了需要仔细考虑的重要数据隐私和道德问题。尽管面临这些挑战，但该系统在教育中改变出勤跟踪的潜力是乐观的原因。未来的研究应解决这些问题，并探讨该技术在教育方面的广泛潜力。关键字：人工智能，OPENCV，面部识别，班级出勤跟踪，计算机视觉。
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。
拉卢卡·塔尔坎
1.塔坎，R.；汉德里亚-德拉甘，M.；莱奥尔丁，C.-I。;乔班，R.C.;吻，G.-Z。;扎哈里-布图塞尔，D.；法尔考，C.；沃尔波伊，A.；西蒙，S.；博蒂兹，I。作为热界面材料的PMMA/RGO复合薄膜的开发，应用聚合物科学杂志，2022年，e53238；自动识别系统：0.363；如果：3.0。2.塔坎，R；汉德里亚-德拉甘，M.；托多-波尔，O.；彼得罗瓦伊，我；法尔考，C.；俄语，M；沃尔波伊，A.；托迪亚，M.；阿斯蒂林，S.；博蒂兹，I。一种在 N,N-二甲基甲酰胺中还原氧化石墨烯的新型、快速、简便的合成方法。合成金属。2020, 269, 116576;自动识别系统：0.479；如果：4.4。3.塔坎，R.；托多-波尔，O.；彼得罗瓦伊，I.；勒奥尔丁，J.；阿斯蒂林，S.；博蒂兹，I。今天还原了氧化石墨烯。材料化学学报 C, 2020, 8, 1198-1224; AIS：1.163；如果：6.4。4.托多-波尔，O.；彼得罗瓦伊，I.；塔坎，R.；沃尔波伊，A.；大卫，L.；阿斯蒂林，S.；博蒂兹，I。通过优化薄膜微观结构增强供体-受体 PCE11 的光致发光淬灭：PPCBMB 薄膜。纳米材料, 2019, 9(12), 1757;自动识别系统：0.7071；如果：5.3。5.托多-波尔，O；彼得罗瓦伊，I.；塔坎，R.；大卫，L.；阿斯蒂林，S.；博蒂兹，I。聚合物微观结构的控制：通过对流自组装制备富勒烯活性薄膜。固体薄膜, 2019, 697, 137780;自动识别系统：0.315；如果：2.1。6.托多-波尔，O.；彼得罗瓦伊，I.；塔坎，R.;克拉西翁，A.M.；大卫，L.；安格斯，S.B.;阿斯蒂林，S.；博蒂兹，I。通过控制薄膜沉积过程来改变纯共轭聚合物薄膜和混合共轭聚合物薄膜的光电特性。光电与先进材料学报, 2019, 21, 367-372;自动识别系统：0.053；如果：0.5。