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
本文是音频指纹系统的权威论文,被引用近500次,除了一些背景信息、验证性分析和实验结果,翻译了大部分内容。具有高度鲁棒性的音频指纹识别系统摘要本文提出一个音频指纹系统。将一首未知音频段的指纹作为指纹数据库的查询,数据库包括大量歌曲的指纹,用于识别出查询的音频段。系统核心是一个高度鲁棒性的指纹提取方法和一个高效的指纹搜索策略,保证了在有限的计算资源下搜索大规模的指纹数据库。 1.指纹系统有
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,
# 音频指纹匹配技术的科普及应用 音频指纹技术是一种通过提取音频文件的独特特征来识别和匹配音频内容的技术。这种技术不仅在音乐识别应用中扮演着重要角色,也在版权保护、媒体管理等领域发挥着重要作用。本文将探讨音频指纹匹配的原理、实现方法以及Python代码示例,帮助读者更好地理解这一技术。 ## 1. 什么是音频指纹 音频指纹音频信号在时间和频率域中经过处理后得到的一组唯一特征,类似于人的指纹
原创 7月前
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# Java 音频指纹实现指南 ## 简介 音频指纹技术是音频识别和查找的基础,能够通过分析音频信号的特征来识别音乐或其他音频内容。在这篇文章中,我们将介绍如何在Java中实现音频指纹,在此过程中我们会分步骤呈现每个阶段的实现方法,并提供对应的代码示例。 ## 实现流程 下面是实现音频指纹的主要步骤: | 步骤 | 描述
原创 10月前
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声纹数据库系统,也称声纹库,是一款对声纹数据进行储存、管理和应用的数据管理系统。在声纹技术的应用中,要实现声纹比对,就需要有参照声纹,用采集到的未知声音与声纹库中的巨量声纹进行比对,从而确定未知声音的身份,若没有此基础声纹库,声纹比对也就没有应用的前提。声纹数据库的建设过程和典型的应用场景为:首先,基于标准的声纹信息采集流程,对被采集人员的声纹进行采集入库,这中间涉及到标准声纹采集(通过标准声纹采
因为java强大的类库,解决这个问题并不困难,只是API的调用问题而已。不过,不同的调用也有区别。很多人讲要使用JFM,不过我懒得去安装,所以另寻他法。网上提供最多的方法就是利用Applet中的AudioClip来解决,代码很简单,如下:public void play(String Filename)//Filename是乐曲名称或说路径(不过“路径”我没尝试) { try { URL url
上文提到声纹作为生物识别的一些优势,但事实上,在实际应用过程中,还有不少问题需要面对。声纹作为一种生物特征,相比于指纹、虹膜等其他生物特征而言,在识别过程中更容易受到外界或者人自身身体状况的影响,比如录音环境噪音,在编者体验微信声纹锁时,在马路上或是在茶餐厅等带噪音场景下,识别率就会大幅度降低。除噪音之外,声音的时变性、录音通道多样性、语音时长等变量较大的因素。那么,针对这些影响声纹数据的因素,目
• 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
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
转载 2023-10-17 20:26:15
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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
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
转载 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
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。&nbsp
转载 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
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。
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
转载 2024-01-05 13:16:27
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为此,美国杜克大学和纽约大学坦登工程学院的研究人员开发出一种新技术,能够将DNA条形码插入DNA指纹分析的样本中。这种方法可帮助法医科学家确认样本是真实可靠的,未经过篡改。第一组泳道未显示条形码,因为没有加引物;第二组显示了条形码;第三组与第二组相匹配,表明样本是真实的;第四组与第二组不匹配,表明样本有问题。来源:杜克大学。1984年,英国莱斯特大学的生物学家Alec Jeffreys绘制出世界上
本文主要基于《Handbook of Fingerprint Recognition》第三版第八章“Fingerprint Individuality”的内容。本文会不定期更新,以反映一些新的进展和思考。1、引言法庭使用指纹证据已有近100年的历史。在各种物证中(如笔迹、指纹、头发、咬痕、足迹等),指纹证据具有相当大的可信度和分量,被称为“物证之首”。利用指纹证据的常见过程是,现场勘查人员从犯罪现
转载 2023-12-26 15:38:09
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我们使用 Selenium 对网页进行爬虫时,如果不做任何处理直接进行爬取,会导致很多特征是暴露的。对一些做了反爬的网站,做了特征检测,用来阻止一些恶意爬虫。本篇文章将介绍几种常用的隐藏浏览器指纹特征的方式。1. 直接爬取目标对象:   aHR0cHM6Ly9xaWthbi5jcXZpcC5jb20vUWlrYW4vU2VhcmNoL0FkdmFuY2U=   我们使用 Selenium 直接爬取
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