最近识别音乐技术比较流行，其实国外03年就开始陆续出现了很多算法和产品。国内最近盛大和百度才发布这种产品。其实声音指纹最核心的技术就是从原始声音文件中采集fingerprinter，然后通过算法分析fingerprinter，获取音乐的唯一标识，然后再去数据库中把这个音乐关系信息查询出来。
2. 安装配置MusicBrainZ
MusicBrainZ中
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2024-08-29 08:01:16
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• 图1是一幅包含指纹的真实图像，请使用所学的图像处理技术进行处理，满足下面的要求：• 1. 使图像中的指纹更加清晰；• 2. 考虑到冬季皮肤粗糙的情况（成像时存在噪声，请自行添加噪声点），尽可能去除其中的噪声。图1 基础题图像目录1需求分析... 31.1给指纹图像加噪声点... 31.2 指纹图像去除噪点... 31.3 图片转为灰度图... 41.4 灰度直方图
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2024-01-19 22:54:32
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Infi-chu:以图搜图的使用已经非常广泛了，我现在来介绍一下简单的以图搜图的相关算法及其实践。一、感知hash算法感知哈希算法：
感知哈希算法（Perceptual hash algorithm）是哈希算法的一类，主要用来做相似图片的搜索工作。
图片所包含的特征被用来生成一组指纹（不过它不是唯一的）, 而这些指纹是可以进行比较的。步骤：
1.把图片转化为字符串，这个字符串就是图片的hash值，
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2023-05-30 10:27:08
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目录一、硬件方案二、设计功能三、实物图 四、原理图五、PCB图六、程序源码 资料包括：单片机类型选择方案一：可以使用现在比较主流的单片机STC89C5单片机进行数据处理。这款单片机具有的特点是内存和51的单片机相比多了4KB内存，但是价格和51单片机一样。并且支持数据串行下载和调试助手。此款单片机是有ATMEL公司生产，可用5V电压编程，而且擦写时间仅需l0ms。STC89C
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2024-08-09 15:23:38
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指纹识别技术的基本原理及过程 尽管指纹识别技术已经进入了民用领域，但是其工作原理其实还是比较复杂的。与人工处理不同，生物识别技术公司不直接存储指纹的图像。多年来，各生物识别技术公司及其研究机构研究了许多指纹识别算法(美国有关法律认为，指纹图像属于个人隐私，因此不能直接存储指纹图像)。但各种识别算法最终都归结为在指纹图像上找到并比对指纹的特征。这就是指纹识别技术的基本原理，即采集指纹图像并进行比对
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2023-10-17 20:26:15
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介绍Dejavu可以通过听一次音频并对其进行指纹识别来记住音频。然后，通过播放歌曲并记录麦克风输入或从磁盘读取，Dejavu尝试将音频与数据库中保存的指纹进行匹配，以返回正在播放的歌曲。注意：对于语音识别，Dejavu不是正确的工具！Dejavu擅长识别具有合理噪声量的精确信号。 用Python实现的音频指纹识别和识别算法的工作原理：音乐作为信号对于快速傅立叶变换（FFT）的熟悉只是因为
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2023-06-21 16:15:25
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具体代码不详细介绍，可以自己去看这些资料，只详细介绍最终的客户端和服务器端交互逻辑。
/********************************************1，参考****************************************/
// 重点参考资料
https://github.com/gaoyangcr7/BiometricPromptDemo // Fi
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2024-04-21 22:32:23
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听百家之言，集百家智慧，站在巨人肩上攀登
本文旨在帮助大家理解指纹识别的机制和一些算法原理，有一个好的理解之后，读者朋友们需要自己做出一些修改，提出自己的想法。
特别说明，本文依据Raffaele教授的workshop整理而成，读者朋友们不要草率复制粘贴作为自己的论文或者报告。
文章目录指纹的分割估计局部脊线的方向计算局部脊线的频率指纹增强处理细节点提取细节点
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2023-11-06 22:42:42
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摘要：随着信息科学技术的发展,生物识别技术已经由原来的理论研究阶段转变到了实际运用阶段,在一些场合都可以看见基于某一种生物识别技术的自动化身份认证设备的使用,比如虹膜识别,指纹识别等等。自动指纹识别系统就是其中的一种,而指纹匹配算法是整个系统中的关键环节。 本文对自动指纹识别系统进行了概述并且介绍了五个核心模块,指纹匹配算法的研究现状以及匹配原理,并对基于细节特征信息的调准函数匹配算法和脊线结构匹
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2023-11-12 22:37:57
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1. 前言在之前的项目中，发现一些网站使用不同的客户端会得到不同的结果，比如使用浏览器访问正常没问题，但使用python写脚本或者curl请求就会被拦截，当时也尝试数据包1:1还原，但还是不能解决。最近拜读了师傅的文章《绕过 Cloudflare 指纹护盾》，很有感触，感觉之前遇到的应该就是这个问题；之前写爬虫遇到类似这种指纹护盾（反爬机制），也都是尝试通过selenium模拟浏览器来绕过的，这一
1 内容介绍一 指纹增强采用Lin Hong等人提出的基于Gabor滤波的方法进行指纹增强，可分为以下步骤：标准化：标准化是把图像的平均灰度和方差调整到预定的级别上，以减少脊线上的灰度差异，方便后续处理。方向估计：将图像分成的不相交块，对每一块求块内脊线的主方向。如对tr2.BMP求方向图：图1 左侧为原图 右侧围方向图用MATLAB函数blkproc对图像分块时还将求出图像的
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2023-07-02 11:48:06
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5、指纹图像的增强在指纹图像中，具有清晰的频率和方向的平行脊和谷的配置可提供有用的信息，以帮助消除不必要的噪声。由脊和谷组成的正弦波在局部恒定的方向上缓慢变化。因此，调谐到相应频率和方向的带通滤波器可以有效消除不想要的噪声，并保留真正的脊谷结构。Gabor滤波器具有频率选择性和 方向选择性，并且在空间和频率域均具有最佳的联合分辨率。 Hong等人将Gabor滤波器用于指纹图像增强，之后被广泛沿用。
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2023-12-20 09:15:23
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什么是SOTER? TENCENT SOTER是微信团队推出的一套安全、通用、完整的指纹认证方案，Android手机上的微信支付底层指纹能力，采用的就是SOTER指纹认证方案。 SOTER认证的原理是，当用户使用指纹授权时，手机内部有一个签名的角色根据指纹对比结果决定是否签名，一旦签名成功，对应的手机外部有一个认证签名的角色。认证完成，设备即可执行相关指令。 
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2023-11-13 14:06:56
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WebAuthn，即 Web Authentication，是一个用于在浏览器上进行认证的 API，W3C 将其表述为 “An API for accessing Public Key Credentials”，即“一个用于访问公钥凭证的 API”。WebAuthn 很强大，强大到被认为是 Web 身份认证的未来。你有想过通过指纹或者面部识别来登录网站吗？WebAuthn 就能在保证安全和隐私的情
生物识别技术是利用人体固有的生理特性（如指纹、脸象、红膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。 生物识别技术比传统的身份鉴定方法更具安全、保密和方便性。生物特征识别技术具有不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用等优点。指纹识别技术是目前最方便、可靠、非侵害和价格便宜的解决方案。指纹识别具有扫描指纹的速度快、方便、小型化等优点，指纹识别技术已经逐渐进
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2024-01-05 13:16:27
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# 如何在Python中伪造指纹：新手指南
在这篇文章中，我们将探讨如何在Python中伪造指纹。指纹伪造通常涉及对图像数据的处理和生成。在动手之前，首先要了解整个流程。我们可以把整个过程分为几个主要步骤，如下表所示：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述 |
|----------|-----------------
在当前数字化背景下，指纹采集技术被广泛应用于各类安全存取和身份验证之中。因此，基于Python的指纹采集方案不仅提升了安全性，也为用户提供了便捷的操作体验。本博文将详尽记录“Python 指纹采集”的实现过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化、生态扩展等模块，致力于为开发者提供一份全面的技术指导。
### 环境准备
为顺利进行指纹采集项目，我们需要先准备好开发环境。推荐使用
# Python指纹细化
## 摘要
指纹细化是指在进行指纹识别时，通过对指纹图像进行处理和优化，提取更加详细、准确的特征，以提高指纹识别的准确性和效率。Python作为一种功能强大的编程语言，可以用于实现指纹细化算法。本文将介绍指纹细化的基本原理，以及如何使用Python实现指纹细化算法。
## 1. 指纹细化原理
在进行指纹识别时，指纹图像中的细微纹路和特征是关键的识别信息。指纹细化的主要
原创
2024-06-15 04:26:17
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# 实现Python声音指纹
## 一、整体流程
下面是实现Python声音指纹的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 采集音频数据 |
| 2 | 提取音频特征 |
| 3 | 生成声音指纹 |
| 4 | 比较声音指纹 |
## 二、具体步骤及代码
### 1. 采集音频数据
首先，我们需要采集音频数据，可以使用Python库`pyaudi
原创
2024-03-27 03:47:17
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在现代的网络环境中，设备指纹技术已经成为了识别用户终端的一种重要手段。它通过分析设备的硬件、软件、网络等信息，形成一个独特的"指纹"。在本篇文章中，我将详细介绍如何使用Python实现设备指纹的功能。
## 环境准备
在我开始之前，首先要确保我的开发环境是正确配置的。以下是我所需要的前置依赖以及版本兼容性信息：
| 依赖库 | 版本 | 说明
