8、三维面部生物识别技术在国土安全应用中的现状

三维面部生物识别技术在国土安全应用中的现状

生物识别访问控制的需求

2001 年 9 月 11 日的恐怖袭击事件,让美国意识到需要更强大的国家安全措施和协议。访问控制系统的主要目标是限制未经授权人员的进入,其投资回报基于对人员安全的保障以及抵消非法访问、欺诈和盗窃带来的风险。访问控制应用包括门禁、考勤、非工作时间的禁止进入以及对敏感和限制访问点的控制。

识别和认证是访问控制中的两个重要概念。识别是在一对多的搜索中,通过与已知个体数据库进行比较来确定未知个体的身份,常用于执法、监控和驾照检查等场景。认证则是基于一对一的搜索,验证个人的身份声明,例如建筑物、房间的访问控制或 ATM 终端的交易验证。认证在某种意义上更简单,只需与声称的身份进行比较,并使用相似度阈值来接受或拒绝声明;但在另一种意义上更困难,因为需要确定这个阈值,而不是像许多人脸识别应用那样使用“最佳匹配”标准。

目前,有多种方法可用于识别和认证个人或群体,包括通过外貌(由警卫或接待员判断)、个人所知信息(如密码)、个人所拥有物品(如钥匙、卡片、徽章、令牌)、生物特征证据(如独特的生理或行为特征)或“所拥有物品”和“所知信息”的组合。然而,除了生物识别技术外,其他方法都存在缺陷,容易被绕过、丢失或被盗。因此,生物识别技术在美国的多项立法中被明确提及,包括《美国爱国者法案》《航空和运输安全法案》和《加强边境安全和签证改革法案》,旨在加强国土安全。

生物识别访问控制利用可测量的生理或行为特征来自动验证个人身份。理想的生物特征应具有独特性、易于获取和测量、能够进行比较或编码以进行安全验证,并且随时间变化较小,难以被改变、绕过、操纵或复制。主流的生物识别技术包括指纹、手部几何形状、虹膜和视网膜扫描以及二维(2

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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