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的人竟没有见过这个函数,的步态识别技术会成为生物识别的新蓝海吗

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热爱刑侦反恐剧的你,一定看过美剧《疑犯追踪/Person of
Interest》。在剧中,AI技术“天才”Harold
Finch开发了一套能够预测恐怖袭击的人工智能系统,名为“TheMachine”。这套系统通过图像和视频识别技术,将镜头捕捉到的画面人物、车辆等信息进行识别,将这些信息清洗、归类、连接,再根据日常活动数据分析来判断是否有异常行为。如果检测到可疑人员,则此人信息与库中信息比对,让AI来辅助警方识别罪案信息甚至预测可能发生的犯罪行为,刑侦工作的效率因此得到了极大的提高。

Excel中函数的加减求和、计算求平均等数据处理,我们都知道应该使用什么样的方法去做。但是有一种情况80%的人都没有使用过,那就是数据筛选后,如何让我们这些数据按照筛选后的数据进行计算。这里就涉及到了一个非常实用的Subtotal函数。今天我们就通过五个操作,让大家看一下这个函数到底有多实用。

荷兰的一位年轻企业家正在研究如何通过3D打印食品来减少食物浪费。因为全世界生产的食物有近三分之一是浪费的,主要是因为食品难以长时间保鲜,所以在运输的途中或者在货架上就变质了,但人们仍然要吃东西。

但是,如果你认为现实中的刑侦仅仅依靠人脸识别技术,那么你就已经Out了。不论是在刑侦、公安还是在智能交通领域,你不经意的“Freestyle”都能成为AI识别的重要因素。步态识别作为非受控性的识别方式,可以大幅度的提高特定行业中的工作效率。作为一种新兴技术,“步态识人”将逐步成为继人脸、虹膜识别后又一生物识别的新里程碑。作为中国步态识别的“国家队”,银河水滴早已将此类技术广泛运用于安防、刑侦、轨道交通及工业识别等诸多领域,“步态识人”的技术红利正在逐步突显。

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打造泛身份识别平台,步态识别成“最优解”

Subtotal函数说明:

埃因霍温大学的艾子琳德·万·多乐维德最近刚刚获得工业设计学位,而热爱科学的她,对食品技术也有研究,所以她在开展项目的时候,把自己擅长的两个领域融合在了一起,通过3D打印工业设计,用食物残渣加工小吃,这样做出来的食物更容易保存。

步态识别作为当前的新兴技术,其以自身识别距离远、应用范围广、非受控性等特点,已然成为当下生物识别领域的强大助力因素,推动身份识别技术不断发展。

Subtotal:这个函数只有两个参数,第一个参数为我们需要实现的功能操作,用数字1-11/101来代替;第二个参数为我们需要计算的条件区域。

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普通生理特征识别只能“单打独斗”

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我们所说的生物识别(BIOMETRICS)
技术,指的是通过计算机利用人体所固有的生理特征(指纹、虹膜、面相、DNA等)或行为特征来进行个人身份鉴定的技术。

Subtotal函数它的主要作用就是可以忽略筛选的区域,只对当前可见区域进行计算。功能代码键如上图。操作一:对筛选后数据进行快速平均

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从当前实力特征识别的市场表现来看,普通的生理特征识别因其自身特有的缺陷性,使得其在应用过程中有着一定的割裂性,如指纹、虹膜识别均有自己特定的技术,难以将诸多要素完美融合起来。

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结果,项目很成功,于是她创办了Upprinting食品公司。
“我们荷兰有很多浪费的面包,比如面包时间长了或者干了,我们就不喜欢吃了,这个时候我就可以用这种干面包做食品糊。”
多乐维德表示。

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案例说明:我们通过Subtotal函数来对人员部门数据进行平均值计算。当我们单独筛选生产部、销售部、后勤部的时候,对应的平均值会自动发生变化。

“我把蔬菜和水果皮煮过之后,跟面包屑一起混合、研磨、过筛,最后形成光滑的糊状打印原料。把这种糊状物储存在密封容器中,与空气隔离,就可以有效防止食物腐败。后面在烘烤的过程中,打印的食物失水,会进一步减少腐败,最大程度上减少细菌的活动。”
多乐维德表示。

普通生理特征识别技术对比

函数解析:

(文章来源:弘瑞3D打印)

具体而言,指纹识别、面部识别及虹膜识别等技术,在易用性、安全性和准确性上难以达到“鱼与熊掌兼得”。高准确性的虹膜识别技术要求高,较为简便的面部及指纹识别又会存在精度不够等情况。

函数=SUBTOTAL

但是,在当下的“效率社会”,单个普通生理特征的“单打独斗”难以满足人们快节奏高效率的工作与生活需求,因此开发一种更加便捷高效的识别方式将极大可能成为生物识别领域的“新蓝海”。

这里1代表功能键里面的平均值,F3:F12为我们要计算的条件区域。操作二:对筛选后数据进行计数

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