开创性的区块链操作系统项目——生物识别与机器学习

区块链操作系统与生物识别：机器学习的应用探索

最新推荐文章于 2025-10-21 10:15:40 发布

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#区块链

软件工程师Marcus Souza在区块链操作系统上进行了一系列创新实验，利用OpenCV和机器学习技术解决生物识别欺诈问题。他通过KNN算法和m2cgen库将模型应用于泰坦尼克号生存预测，并探讨了将OpenCV用于森林砍伐监测的可能性。Souza的实验揭示了区块链在生物识别和数据透明度方面的潜力。

一起来认识Locus Software的软件系统工程师 Marcus Souza。他凭借天生的开放且好奇的心态，并且通过OpenCV不断的测试区块链操作系统，以探索它能实现什么。他一直在寻找如何能够提升发挥区块链操作系统到极致的方法，同时，他创建了一系列测试实例。在这个测试过程中，他似乎打造了一个更公平的世界，改进了生物识别技术，并且还在寻求如何防止欺诈性ID的出现。来一起看看他是怎么样为区块链操作系统的开发者扫平前进道路障碍的。

挑战区块链操作系统

当我加入The Blockchain OS 时，我就开始关注Cartesi 简单易懂的 Echo DApp 文档，我并没有在文档概述中浪费很多时间，而是对它进行了一些简单的处理。通过这种方式，我可以进一步了解它并挑战这项技术，我很想知道这样做会发生什么。

我一直在思考，如何使用机器学习来加入区块链，第一种方法是使用KNN（k-最近邻算法）对鸢尾花数据集进行分类，然后使用Python实现分类。

当它成功的时候，我想我们可以探索的更多。我创建了一个泰坦尼克号 DApp，它收集了输入进去的数据（比如年龄、性别），可以预测一个人是否能够在泰坦尼克号沉没的史诗般事件中存活下来。为此，我使用传统工具来训练模型，然后使用名为m2cgen（Model 2 Code Generator）的库将此模型转换为纯 Python 代码，感觉这样也很有效果。

之后接下来，我开始使用 OpenCV，探索它来处理来自指纹的生物特征数据，并使将提取的特征数据输入到经过测试的分类机器中，以此来识别欺诈性假体指纹。我认为将机器学习带入区块链是必不可少的，所以让我进一步讲下去