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多模態(tài)融合的識別方式更安全 抗偽造能力更強

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基于應(yīng)變模態(tài)和貝葉斯方法的桿件損傷識別

基于應(yīng)變模態(tài)和貝葉斯方法的桿件損傷識別 提出了一種基于空間桿系結(jié)構(gòu)應(yīng)變模態(tài)和貝葉斯統(tǒng)計方法的損傷識別方法。對于空間桿系結(jié)構(gòu),認(rèn)為其桿件只承受軸向應(yīng)力,因此,由節(jié)
2008-10-24 15:02:4715

生物特征識別的關(guān)鍵技術(shù)與安全性思考

簡要的介紹生物特征識別系統(tǒng)的工作模式,闡述多模態(tài)生物特征識別系統(tǒng)的模型和各種數(shù)據(jù)融合技術(shù),分析了生物識別系統(tǒng)被易于攻擊的環(huán)節(jié),提出了一種綜合提高系統(tǒng)安全性能的
2009-08-31 09:43:2823

基于曲率模態(tài)振型的損傷識別方法研究

基于曲率模態(tài)振型的損傷識別方法研究: 研究了適用于橋梁和連續(xù)梁結(jié)構(gòu)的基于曲率模態(tài)振型的損傷識別方法。以一2D 框架結(jié)構(gòu)有限元模型為數(shù)值算例,比較了使用不同振型、不同損
2009-11-08 16:46:0414

SVM與歸一化方法結(jié)合的人臉和指紋融合識別

基于歸一化的融合識別方法與基于分類器的融合識別方法是多模態(tài)生物特征識別中的兩類基本匹配層融合識別方法。前者把來自不同的生物特征識別系統(tǒng)的匹配打分轉(zhuǎn)化到可以比
2009-12-16 12:48:2414

基于自適應(yīng)并行結(jié)構(gòu)的多模態(tài)生物特征識別

傳統(tǒng)多模態(tài)生物特征識別方法當(dāng)出現(xiàn)生物特征缺失時,識別性能會明顯下降。針對此問題,提出一種融合人臉、虹膜和掌紋的自適應(yīng)并行結(jié)構(gòu)多模態(tài)生物識別方法。該方法在設(shè)計融合
2012-11-09 16:12:1934

自適應(yīng)并行結(jié)構(gòu)的多模態(tài)生物特征識別

自適應(yīng)并行結(jié)構(gòu)的多模態(tài)生物特征識別
2017-10-16 11:06:0411

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的振動信號模態(tài)參數(shù)識別

針對現(xiàn)有的時域模態(tài)參數(shù)識別方法大多存在難定階和抗噪性差的問題,提出一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的振動信號模態(tài)識別方法。該算法在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)。首先,將應(yīng)用于二維圖像處理的卷積
2017-12-05 14:39:135

多文化場景下的多模態(tài)情感識別

學(xué)習(xí)的特征,并通過多模態(tài)融合方法結(jié)合不同的模態(tài)。比較不同單模態(tài)特征和多模態(tài)特征融合的情感識別性能.我們在CHEAVD中文多模態(tài)情感數(shù)據(jù)集和AFEW英文多模態(tài)情感數(shù)據(jù)集進(jìn)行實驗,通過跨文化情感識別研究,我們驗證了文化因素
2017-12-18 14:47:310

模態(tài)生物特征識別系統(tǒng)框架

針對多模態(tài)生物特征識別系統(tǒng)并行融合模式中使用方便性和使用效率方面的問題,在現(xiàn)有序列化多模態(tài)生物特征識別系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,提出了一種結(jié)合并行融合和序列化融合的多生物特征識別系統(tǒng)框架??蚣苤惺紫炔捎貌綉B(tài)
2018-01-02 18:47:310

康佳發(fā)布了全新的AI人臉識別電視 主打數(shù)據(jù)精準(zhǔn)分析與多模態(tài)識別系統(tǒng)

近日,康佳發(fā)布了全新的AI人臉識別電視,主打數(shù)據(jù)精準(zhǔn)分析與多模態(tài)識別系統(tǒng)。相關(guān)產(chǎn)品可以結(jié)合人臉識別的個人ID以及性別、年齡等屬性,可以為用戶提供個性化的內(nèi)容推送和更加便利的操控體驗。
2019-01-02 10:14:541194

模態(tài)生物識別成趨勢

模態(tài)生物識別是指整合或融合兩種及兩種以上生物識別技術(shù),利用其多重生物識別技術(shù)的獨特優(yōu)勢,并結(jié)合數(shù)據(jù)融合技術(shù),使得認(rèn)證和識別過程更加精準(zhǔn)、安全。
2020-03-11 14:26:403226

模態(tài)成AI行業(yè)發(fā)展新風(fēng)向 新基建行業(yè)進(jìn)入快車道

近日,由螞蟻金服牽頭制定的“生物特征識別模態(tài)融合國際標(biāo)準(zhǔn)”正式立項,這一標(biāo)準(zhǔn)的制定,對于多模態(tài)領(lǐng)域發(fā)展與技術(shù)規(guī)范產(chǎn)生了重大影響。
2020-03-31 11:46:472811

5G云端智能機器人擁有多模態(tài)AI能力

云端機器人由云端大腦、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)VBN和及機器人本體等組成。其中,云端大腦提供機器人所需要的智能視覺、智能聽覺、智能運動等多模態(tài)AI能力,通過遍布全球的移動通信安全高速網(wǎng)絡(luò),將能力傳輸給遠(yuǎn)端的機器人控制器和各種機器人、智能設(shè)備本體上。
2020-07-01 09:50:462482

的盧深視利用3D識別的優(yōu)勢提供“三維全?!奔夹g(shù)支撐

總結(jié)一下的盧深視大庫識別方案。精準(zhǔn),可以做到萬億分之一誤識別率;具備千萬級別底庫前提下精準(zhǔn)識別能力;高效,魯棒性好,快速且安全;支持多模態(tài),兼容性好;具有切實可行的建設(shè)方案,可利舊,性價比高。
2020-09-24 16:13:142140

模態(tài)生物識別系統(tǒng)的原理及局限性

隨著技術(shù)的發(fā)展,使用生物識別技術(shù)實施安全個人識別協(xié)議的挑戰(zhàn)正在增加,并且在世界上幾乎每個市場中對于準(zhǔn)確的人類識別的需求都比以往更高。生物識別管理市場的并行發(fā)展已經(jīng)確定,用于識別目的的單個硬件模態(tài)的使用可能不再是許多行業(yè)的最明智的選擇,那多模態(tài)生物識別系統(tǒng)有哪些優(yōu)勢?
2020-10-09 15:30:392580

一文解析多模態(tài)生物識別技術(shù)的安全

模態(tài)生物特征識別是指在識別系統(tǒng)中使用兩種或更多種生物特征的組合,例如,結(jié)合人臉識別和虹膜識別的系統(tǒng)可以被認(rèn)為是多模態(tài)生物識別系統(tǒng),那多模態(tài)生物識別技術(shù)安全嗎?
2020-10-13 09:45:56770

模態(tài)生物識別技術(shù)有何優(yōu)勢?

在當(dāng)今信息化時代,如何準(zhǔn)確鑒定一個人的身份、保護(hù)信息安全,已成為引起社會各界人士普遍關(guān)注的熱點話題。傳統(tǒng)的身份認(rèn)證由于容易偽造和丟失,越來越難以滿足實際需求,目前較為便捷與安全的解決方案無疑就是生物識別技術(shù)。
2020-12-09 14:09:312253

模態(tài)中NLP與CV融合方式有哪些?

從a/b test 看文本部分在其中起到的作用為0... ( ) ? 現(xiàn)在看來還是wide and deep這種方式太粗暴了(對于復(fù)雜信息的融合),本文寫寫多模態(tài)掃盲基礎(chǔ)和最近大家精巧的一些圖像文本融合的模型設(shè)計,主要是在VQA(視覺問答)領(lǐng)域,也有一個多模態(tài)QA,因為在推薦領(lǐng)域,你
2020-12-31 10:12:374584

人臉識別和指紋解鎖哪種方式安全?

現(xiàn)如今,手機的解鎖方式主要是以指紋和面部識別來解鎖屏幕的,但這兩種解鎖方式并不僅僅存在于手機解鎖,手機支付中也經(jīng)常用到它倆,這不僅僅為我們的生活帶來了便利,也會讓我們不禁思考,這兩種解鎖方式哪種更安全呢?
2021-01-26 11:06:459764

基于層次注意力機制的多模態(tài)圍堵情感識別模型

在連續(xù)維度情感識別任務(wù)中,每個模態(tài)內(nèi)部凸顯情感表達(dá)的部分并不相同,不同模態(tài)對于情感狀態(tài)的影響程度也有差別。為此,通過學(xué)習(xí)各個模態(tài)特征并采用合理的融合方式,提出一種基于層次注意力機制的多模態(tài)維度情感
2021-04-01 11:20:518

基于雙殘差超密集網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合方法

Networks, DRHDNS)的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合方法。 DRHDNS分為特征提取和特征融合兩部分。特征提取部分通過將超密集連接與殘差學(xué)習(xí)相結(jié)合,構(gòu)造出雙殘差超密集塊,用于提取特征,其中超密集連接不僅發(fā)生在同一路徑的層之間,還發(fā)生在不同路徑的層之間,這種連接使特征提取更充分,細(xì)節(jié)
2021-04-14 11:18:3019

利用應(yīng)變模態(tài)識別彎管內(nèi)部損傷的研究

為研究利用應(yīng)變模態(tài)識別彎管內(nèi)部損傷的方法,以損傷前、后的應(yīng)變模態(tài)差作為彎管損傷識別的損傷指標(biāo)對其展開研究。首先,基于位移模態(tài)和應(yīng)變模態(tài)模態(tài)疊加特性和正交性推導(dǎo)了應(yīng)變模態(tài)差公式;其次,利用有限元
2021-04-15 15:25:365

融合多尺度HOG特征和語義屬性的合成素描人臉識別

合成素描的人臉識別問題屬于異質(zhì)人臉識別研究領(lǐng)域,在刑偵領(lǐng)域具有重要的實際應(yīng)用。由于合成素描與人臉照片屬于不同模態(tài),對不同模態(tài)人臉進(jìn)行魯棒的表征是識別的關(guān)鍵。針對合成素描人臉在某些區(qū)域缺乏紋理細(xì)節(jié)
2021-04-21 11:32:3220

可提高跨模態(tài)行人重識別算法精度的特征學(xué)習(xí)框架

化的問題,設(shè)計了模態(tài)間三元組損失及模態(tài)內(nèi)三元組損失,以配合全局三元組損失進(jìn)行模型訓(xùn)練。在改進(jìn)困難三元組損失的基礎(chǔ)上,首次在跨模態(tài)行人重識別模型中設(shè)計屬性特征來提高模型的特征提取能力。最后,針對跨模態(tài)行亼重
2021-05-10 11:06:149

模態(tài)MR和多特征融合的GBM自動分割算法

模態(tài)MR和多特征融合的GBM自動分割算法
2021-06-27 11:45:5432

渦扇發(fā)動機風(fēng)扇管道聲模態(tài)識別測量綜述

渦扇發(fā)動機風(fēng)扇管道聲模態(tài)識別測量綜述
2021-07-02 15:46:2212

基于多模態(tài)智慧感知決策的S230芯片

提到多模態(tài)融合感知, 我們難免會覺得有些困惑 “模態(tài)”,可理解為“感官” 多模態(tài)即將多種感官融合 不夠直觀? 那今天我們就以一道競猜題開場 請根據(jù)以下線索猜猜這是什么物品?
2022-11-03 11:59:06479

如何設(shè)計更加小巧、續(xù)航能力更強的可穿戴設(shè)備

如何設(shè)計更加小巧、續(xù)航能力更強的可穿戴設(shè)備
2022-11-04 09:50:481

MAE再發(fā)力,跨模態(tài)交互式自編碼器PiMAE席卷3D目標(biāo)檢測領(lǐng)域

MAE以其簡單的實現(xiàn)方式、強大的視覺表示能力,可以在很多基礎(chǔ)視覺任務(wù)中展現(xiàn)出良好的性能。但是目前的工作大多是在單一視覺模態(tài)中進(jìn)行,那MAE在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方面表現(xiàn)如何呢?本文
2023-04-21 09:36:52545

ImageBind:跨模態(tài)之王,將6種模態(tài)全部綁定!

最近,很多方法學(xué)習(xí)與文本、音頻等對齊的圖像特征。這些方法使用單對模態(tài)或者最多幾種視覺模態(tài)。最終嵌入僅限于用于訓(xùn)練的模態(tài)對。因此,視頻 - 音頻嵌入無法直接用于圖像 - 文本任務(wù),反之亦然。學(xué)習(xí)真正的聯(lián)合嵌入面臨的一個主要障礙是缺乏所有模態(tài)融合在一起的大量多模態(tài)數(shù)據(jù)。
2023-05-11 09:30:44595

邱錫鵬團(tuán)隊提出具有內(nèi)生跨模態(tài)能力的SpeechGPT,為多模態(tài)LLM指明方向

大型語言模型(LLM)在各種自然語言處理任務(wù)上表現(xiàn)出驚人的能力。與此同時,多模態(tài)大型語言模型,如 GPT-4、PALM-E 和 LLaVA,已經(jīng)探索了 LLM 理解多模態(tài)信息的能力。然而,當(dāng)前
2023-05-22 14:38:06416

更強更通用:智源「悟道3.0」Emu多模態(tài)大模型開源,在多模態(tài)序列中「補全一切」

熱度。Flamingo 具備強大的多模態(tài)上下文少樣本學(xué)習(xí)能力。 Flamingo 走的技術(shù)路線是將大語言模型與一個預(yù)訓(xùn)練視覺編碼器結(jié)合,并插入可學(xué)習(xí)的層來捕捉跨模態(tài)依賴,其采用圖文對、圖文交錯文檔、視頻文本對組成的多模態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練,在少樣本上下文學(xué)習(xí)方面表現(xiàn)出強大能力。
2023-07-16 20:45:02379

以四點法為例講解模態(tài)識別方法

導(dǎo)讀:模態(tài)分析是研究結(jié)構(gòu)動力特性一種近代方法,是系統(tǒng)辨別方法在工程振動領(lǐng)域中的應(yīng)用。模態(tài)是機械結(jié)構(gòu)的固有振動特性,每一個模態(tài)具有特定的固有頻率、阻尼比和模態(tài)振型。這些模態(tài)參數(shù)可以由計算或試驗分析取得,這樣一個計算或試驗分析過程稱為模態(tài)分析。
2023-08-24 11:42:151851

大模型+多模態(tài)的3種實現(xiàn)方法

我們知道,預(yù)訓(xùn)練LLM已經(jīng)取得了諸多驚人的成就, 然而其明顯的劣勢是不支持其他模態(tài)(包括圖像、語音、視頻模態(tài))的輸入和輸出,那么如何在預(yù)訓(xùn)練LLM的基礎(chǔ)上引入跨模態(tài)的信息,讓其變得更強大、更通用呢?本節(jié)將介紹“大模型+多模態(tài)”的3種實現(xiàn)方法。
2023-12-13 13:55:04525

從Google多模態(tài)大模型看后續(xù)大模型應(yīng)該具備哪些能力

前段時間Google推出Gemini多模態(tài)大模型,展示了不凡的對話能力和多模態(tài)能力,其表現(xiàn)究竟如何呢?
2023-12-28 11:19:52361

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