一般而言,我们在计算机应用中使用生物识别技术来进行身份验 让我们得到2个指纹和面部识别的例子.
在这些情况下,我们如何保留信息以进行比较.作为一个例子,我们无法保留图像并且每次都处理它.那么在这种情况下我们用什么方法来存储/确定相似性呢？是否有为此目的设计的特殊算法.(例如:每次为某个人的指纹返回大致相等的值)
大多数AI技术不能对图像等原始数据进行操作.它们通常在特征向量上运行:优选地是原始数据的紧凑和智能表示.通常,特征向量包含固定数量的数值或标称值(特征).例如,在面部识别的共同特征载体是称为组特征向量的特征脸.我不熟悉指纹识别,但我想这里使用的特征向量是一组数字,它们以某种方式描述了指纹图像中观察到的模式.
通常,当在一组面部或指纹图像上训练一些机器学习方法时,您将为这些图像计算相应的特征向量并将它们存储在数据库中.然后不再使用原始图像.所有后续处理都在相应的特征向量上完成.
为了将新的,看不见的实例与先前学习的实例的数据库进行比较,计算新实例的特征向量并将其与存储的特征向量的数据库进行比较.这可以通过许多方式完成.在虹膜识别中常用的一个例子是汉明距离.
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