“日爆攻击”的十大ATT&CK战术
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多模态是生物识别技术的发展方向 人工智能技术体系中，生物识别是最早进入落地应用的技术。生物特征识别技术背后涉及到计算机科学、光学与声学等物理科学、生物科学、生物传感器和生物统计学原理，安全技术，以及人工智能技术等众多基础科学与创新应用技术，是一个完整的多学科技术解决方案。目前可用于身份识别的人体特征包括指纹、虹膜、面部、掌纹、静脉等生理特征和步态、笔迹、声音等行为特征。生物特征识别技术具有安全性好、不易丢失、难以仿冒和携带方便等诸多优点。不可否认，从指纹认证、掌纹识别、指静脉识别到人脸识别、虹膜识别，生物识别技术变得更加成熟的同时，也正在迈进“视觉”时代。 指纹识别是最“传统”的生物识别技术，其地位比较特殊，与人脸识别、声纹识别相比，其识别准确度、区分度要高很多，甚至可以说，指纹身份识别是很多场景下唯一可行的一种方式。从2018年指纹识别技术取得重大突破开始，更高效的推动全国性的社会公共服务及商业模式变革。但是，随着2020年初的一场疫情，非接触式门禁出入口控制技术的应用得到了高度的重视和发展。 掌纹识别是一种新型的生物特征识别技术，它以人体的掌纹作为目标特征，通过多光谱成像技术采集生物信息。多光谱掌纹识别算得上是多模态和多种目标特征融合的生物特征识别技术的典范。这种新技术将皮肤光谱、掌纹纹路与静脉脉络三种可识别特征结合，一次性提供更加丰富的信息，增加了目标特征的可区分度。目前，行业中共识是，单种模态的识别无论在识别性能还是在安全性上均存在瓶颈，而多模态融合是人脸识别乃至生物特征识别的重要突破——不仅能通过多因子的方式提升识别精准度，也能在一定程度提升生物识别技术的场景适应性和隐私安全性。相比传统单模态算法，更能满足金融级误识率(低至千万分之一)，也是生物特征识别发展的主要趋势。 在非接触生物识别技术中，人脸识别是最重要模块，从2019年“刷脸”应用已经较为广泛，疫情更进一步的推动了发展，未来仍将是很长时期内AI落地安防的重要方向。目前传统人脸识别困难包括面部旋转，遮挡，相似性等都有了很大的算法提升，使得人脸识别的精准度得到极大的提高，以2D人脸、3D人脸、多光谱人脸等多种模态为代表，每种模态都具有不同的采集适应场景、数据安全程度和隐私敏感度等，而大数据的深度学习的加入，使3D人脸识别算法补充2D投影的缺陷，能快速识别人员身份，为二维人脸识别的应用带来了一定的突破。同时，目前基于活体检测技术正作为提高人脸识别安全性的关键性技术，可以有效抵御照片、视频、三维模型、假体面具等仿冒欺诈，自主判断操作用户身份。人脸应用一方面主要是面向交通枢纽场景，比如机场、车站等，主要应用于实名认证和重点人员布控。另一方面是面向城市级应用，通过对接天网工程，构建由前端摄像机布控，后端是识别平台以及大数据分析平台组成的综合实战平台。在公安、交通领域，AI四小龙商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技的人脸算法水平在AI企业中技术领先，传统企业则是主要由海康威视、大华股份这些传统巨头引领市场。伴随人脸识别技术的快速发展，智能设备、线上金融、人脸支付等诸多创新应用已日趋普遍，为大家生活、工作带来快捷和方便。
另外，面对人脸识别的局限，以步态识别为代表体态识别以难隐藏性、非接触性和非侵入性等特点从众多技术中脱颖而出，成为目前生物特征识别领域的一匹“黑马”。步态识别通过身体体型和行走姿态来识别目标的身份，是一种颇为复杂的行为特征，体态识别技术不需要人为配合，能够适应更为普遍的应用场景，特别适合用来进行远距离身份识别。目前，国内已经有几家企业识别精度已经达到了非常高的水平。 您正在学习大量信息，但是到了一天结束时，您感觉自己离成为程序员的步伐越来越近。这表明您在学习编码时犯了一些错误。 1.花大量时间在技术研究上，而不是实际编写代码 我应该选择学习哪种编程语言或框架?我应该选择学习哪个数据库? 初学者经常会感到困惑，并会在技术，语言或框架方面进行无休止的研究，这是他们在编程学习阶段犯下的相当普遍但重大的错误之一。对语言或框架进行一些研究是完全可以的，但是对技术进行数月的过度分析不会给您带来任何积极的结果。
永远记住，不动手就不能学习编码。这一切都与实践有关，而不仅仅是阅读它。无论您选择哪种技术，语言或框架，编码中最重要的是解决问题的能力。所有语言都将教您编程的中心概念，这一点很重要。通过将其分解为较小的代码段来解决复杂的问题，对于编码而言至关重要，而不是专注于您选择学习和阅读的技术。因此，与其深入了解语法并进行无休止的研究，不如在编码中动手实践。一旦您掌握了一种语言，对您来说，掌握另一种语言就更加容易了。 （编辑：阿坝站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
