ما هي تطبيقات ماسح البصمات في الذكاء الاصطناعي؟

مع التطوير المستمر للتكنولوجيا والأوقات ، دخلت المنازل الذكية عالما بسرعة. في الوقت نفسه ، جلب هذا راحة كبيرة لحياتنا. اليوم سأتحدث عن ماسحة البصمات. سأختار تثبيت ماسح ضوئي بصمات الأصابع على الباب ، والذي يبدو جيدًا وأكثر أمانًا وأكثر ملاءمة. الماسح الضوئي لبصمات الأصابع ، بعبارة صريحة ، هو قفل لا يتطلب مفتاحًا لفتح الباب. طالما يتم استخدام البصمة لتحديد الهوية ، يمكن فتح الباب. إنه مناسب جدًا لبعض الأشخاص الذين ينسون غالبًا إحضار المفتاح. لم يعد داعي للقلق بشأن عدم القدرة على دخول المنزل بدون المفتاح. ما عليك سوى استخدام التعرف على البصمات لفتح الباب. بالإضافة إلى ذلك ، فإن ماسح البصمات الماسح الضوئي لديه الآن أيضًا تطبيقات معينة في مجال الذكاء الاصطناعي. سيقدمهم المحرر التالي لك:

1. الحضور وقت التعرف على البصمات بعيدة
يمكن أن تحرر هزات الهاتف المحمول عن بُعد أو وظيفة فتح التلقائي التلقائي أيدي المستخدم تمامًا ، مما يلغي الحاجة إلى مفاتيح مادية لإلغاء قفل القفل. مع وظيفة فتح التلقائي التلقائي ، طالما أن المستخدم يقترب من القفل الذكي على مسافة معينة من الباب ، يمكن فتح القفل تلقائيًا بدون مفتاح أو عمليات أخرى. التصميم الاختراق هو أنه لا يوجد ثقب مفتاح ، مما يزيد من وظيفة مكافحة السرقة ويجعل فتحة الفحص التقنية وغيرها من أساليب الجريمة غير فعالة تمامًا.
2. قطع الأشجار
بغض النظر عن مدى أمان الحضور وقت التعرف على بصمات الأصابع ، فإنه يحتاج إلى نظام تسجيل سجل كامل ، والذي يتعاون مع فتح WiFi عن بُعد ، والمراقبة الكاملة للتسجيل وتسجيل استخدام القفل ، والإنذار التلقائي للحالات غير الطبيعية ، وما إلى ذلك. مع تطبيق الهاتف المحمول في الوقت الفعلي. تحكم في استخدام أقفال الأبواب في أي مكان ، ويمكن أن تراقب عن بُعد مكان الأطفال أو كبار السن ، وتحقيق الرعاية الدافئة في الوقت الفعلي لأفراد الأسرة.
3. خوارزمية تشفير الأجهزة والبرامج
خوارزمية التشفير للبرنامج بسيطة للغاية ، وخاصة طريقة التشفير السائدة ، وهي خوارزمية تشفير مفتوحة المصدر ، والتي من المستحيل في الأساس كسرها. سمة خوارزميات التشفير هذه هي أنها مفتوحة المصدر. يتم الحفاظ عليها خلف الكواليس ، الخوارزميات التي يمكن تصدعها بشكل أساسي غير موجودة. من حيث أمان الأجهزة ، تدرك نموذج خوارزمية البيانات الديناميكية ذات الاتجاهين 256 بت ونموذج بيانات M2M التواصل السلس والتواصل بين الإنسان والآلة والنظام ، بحيث يكون لقفل الباب حكمًا أساسيًا ويدرك تطبيقًا ذكيًا. من خلال تحليل عادات تفتيت المستخدم التي تدعمها البيانات الضخمة ، يتم تحويل هذه البيانات إلى التفكير في الماكينة من خلال التعلم الآلي ، ويتم الحكم عليها بدقة ما إذا كان الشخص الذي يحمل فتح التلقائي داخل أو خارج الباب ، ثم يتحول إلى إمكانات تفاعل الماكينة تتحقق على أساس الحوسبة السحابية. وبهذه الطريقة ، تقرر ما إذا كان سيتم فتح الباب ، وإدراك التفاعل الدقيق لحاسوب الإنسان والوظيفة الكاملة.