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本次最强大脑人机挑战的项目是听声识人，背后的技术背景是声纹识别技术。实际上声纹识别是一种行为识别技术，是通过测试、采集声音的波形和变化，与登记过的声音模板进行匹配。该项技术最早由40年代末的贝尔实验室开发，主要用于军事情报领域。随着技术发展，逐步在法医鉴定、法庭证据等领域得到广泛使用。 声纹识别的理论基础 每一个声音都具有独特的特征，通过该特征能将不同人的声音进行有效的区分。 这种特征主要由两个因素决定，第一个是声腔的尺寸，具体包括咽喉、鼻腔和口腔等，这些器官的形状、尺寸和位置决定了声带张力的大小和声音频率的范围。就像指纹一样，每个人的声音也就有独特的特征。第二个因素是发声器官被操纵的方式，发声器官之间相互作用就会产生清晰的语音。人在学习说话的过程中，通过模拟周围不同人的说话方式，就会逐渐形成自己的声纹特征。 理论上来说，声纹就像指纹一样，很少会有两个人具有相同的声纹特征。 小度声纹识别技术解析 最强大脑中，小度机器人拥有的声纹识别技术，实际上属于动态声音实时检测技术，同时还包括VAD、降噪、去混响等（VAD的目的是检测是不是人的声音，降噪和去混响是排除环境干扰）。 考虑到挑战场景是从合唱团中找到特点的人声，难点在于如何对语音信号中说话人相关的信息提取和表示，以及如何去区分类似人声的细微差异。一般而言对一段语音说话人相关特征的提取主要是按照如图所示的流程进行： 对于收集到的语音，首先会进行有效语音检测（VAD），将收集到的语音中非有效部分的语音进行切除，然后进行声学特征提取。由于语音信号是一种短时非平稳不定长的信号，因此一般提取特征都是采取加窗得到以帧为单位的特征。目前采用的声学特征普遍为经典的梅尔频率倒谱系数MFCC、感知现行预测系数PLP，以及目前火热的基于深度学习的特征deep feature。在得到声学特征之后，就是说话人信息的进一步提取。这里采用的建模方法主要采用ivector算法以及带残差处理的深度卷积神经中国络算法。通过建模后，我们就能够对语音进行更深层次的特征表示，使得说话人相关的信息进一步被呈现。最后得到的模型，就能够将特征提取阶段得到的特征进一步转化为能够表征说话人特性的样本。 这样，我们就能够将特定说话人的语音彻底转换为能够表征该说话人特性的模型。（在实际的比赛过程中，21个合唱队员在进行唱歌时，我们通过分别将这21个队员的唱歌声音送入到该模型中，最后得到21个能够表征这些队员信息的模型）。 识别匹配阶段就相对容易理解了，在采集到测试语音之后，进行相应的特征提取操作，然后通过与模版库里面的所有模板样本进行相似距离计算，然后选择距离最近的一个作为最后的判决结果。（在实际比赛过程中，这就相当于三次测试，每次测试，我们将线人的暗号语音送入到模型中，提取特征，然后再分别与21个模型进行打分比较，得分最高者即是机器认为的最有可能的线人）。整个过程如下图所示： 本次声纹识别的难度 可能大家最感兴趣的是，最强人工智能的小度和我们的小选手小宝3题只对了1题。这里我简单说下影响大家发挥的因素，如下： 1、噪音问题 2、多人唱歌 3、声音记忆遗忘 4、特征迁移 排名第一的是噪音问题，包括现场噪音和音乐噪音，这个比上场人脸识别的影响更大（上期存在着光线的影响），音乐本身也会影响机器和选手的判断；第二是多人唱歌，众所周知，声纹的识别主要靠频谱特征，而多人会出现频谱混叠的现象，使得特征分离和识别难度较大；第三，主要是对人类选手的影响，一般的人记忆时间的序列会比空间的要难，尤其是在记忆三串声音序列后，容易出现混淆，这也是为什么doctorWei一再希望小宝多听几遍的原因；最后说下特征迁移，挑战中是通过记忆说话，到辨识唱歌。而往往人们说话和唱歌声纹是不同的，这就存在一个特征迁移的问题，对应到我们的两位选手需要一定的归纳推理能力。 以上4个因素使得最终结果不是那么完美，但是也正是这些不完美才会让我们在技术上不断进步，不断超越过去的自己
声纹识别技术原理是利用声音的独特性来识别人物的，声纹识别简单地说，就是通过声音进行说话人身份识别的过程。语音信号之所以被形容为“形简意丰”，是因为声音包含有内容、身份、情感、年龄及健康状况等丰富的信息。
人类语言的产生是人体语言中枢与发音器官之间一个复杂的生理物理过程，理论上说，每个人说话时的短时频谱特征、声源特征、时序动态特征、韵律特征、语言学特征等都有差异，因此声纹就像指纹一样具有唯一性和独特性，可以进行识别。
声纹识别具有的优势。
1、声纹识别在金融领域的很多应用场景都是高频使用，对用户体验方面的需求较高，如果验证方式较为繁琐，往往用户难以接受，声音信息一般不涉及用户隐私问题，声音采集通过一个麦克风或者电话、手机就可完成，用户的接受度比较高；
2、更重要的是，声纹不易纂改，再加之声音信号中含有语言信息、副语言信息和非语言信息，综合利用声音中蕴含的丰富信息可以具备较高的安全特性。
以上内容参考 人民网——闻声识人：声纹识别让金融安全听得见
姓名：陈心语 学号：21009102266 书院：海棠1号书院 转自： 人工智能技术在声纹识别方面的应用|解读技术-云+社区-腾讯云() 【嵌牛导读】本文介绍了人工智能在声纹识别方面的应用。 【嵌牛鼻子】人工智能运用于声纹识别。 【嵌牛提问】人工智能在声纹识别方面中有什么运用呢？ 【嵌牛正文】 人工智能技术对于传统产业的推进作用越来越凸显，极大提升了传统产品的商业价值。“听声识我，开口即播”长虹CHiQ5人工智能电视成为全球首款搭载 声纹识别 的人工智能电视，可以直接通过每个人说话的声音不同而区分目前使用电视用户是谁，从而实现内容的精准推荐。无需借助遥控和手机等智能设备，通过识别家庭成员的声纹来控制电视。语音助手配备海量语音库，使用语义模糊识别功能，即使说错片名也能自动识别出你想要的内容，但是当人们在观看某一节目的时候谈论提及其他电视节目名称，语音助手功能识别后当即转换到另一个节目影响正常节目的观看。但是在价格方面，55寸售价7597元，65寸售价13997元，75寸售价21997元，价格过高难以普及，但是也从侧面证明人工智能确实可以提升产品附加值。 目前人工智能发力的领域主要集中在指纹、脸、声音、眼睛等等，都是人和人之间相互区分的独一无二的标识上，称之为“生物特征”。声音就是这种一种可以反映人身份的生物特征，参考“指纹”的命名方式，可以叫它“声纹”。 声纹是指人类语音中携带言语信息的声波频谱，它同指纹一样，具备独特的生物学特征，具有身份识别的作用，不仅具有特定性，而且具有相对的稳定性 。声音信号是一维连续信号，将它进行离散化后，就可以得到我们现在常见的计算机可以处理的声音信号。 在实际应用中，声纹识别也存在一些缺点，比如同一个人的声音具有易变性，易受身体状况、年龄、情绪等的影响;比如不同的麦克风和信道对识别性能有影响;比如环境噪音对识别有干扰;又比如混合说话人的情形下人的声纹特征不易提取;……等等。尽管如此，与其他生物特征相比，声纹识别的应用有一些特殊的优势:(1)蕴含声纹特征的语音获取方便、自然，声纹提取可在不知不觉中完成，因此使用者的接受程度也高;(2)获取语音的识别成本低廉，使用简单，一个麦克风即可，在使用通讯设备时更无需额外的录音设备;(3)适合远程身份确认，只需要一个麦克风或电话、手机就可以通过网路(通讯网络或互联网络)实现远程登录;(4)声纹辨认和确认的算法复杂度低;(5)配合一些其他措施，如通过 语音识别 进行内容鉴别等，可以提高准确率;……等等。这些优势使得声纹识别的应用越来越受到系统开发者和用户青睐，声纹识别的世界市场占有率，仅次于指纹和掌纹的生物特征识别，并有不断上升的趋势。 声纹识别（也称说话人识别）技术也如同现在在智能手机上应用十分广泛的指纹识别技术一样，从说话人发出的语音信号中提取语音特征，并据此对说话人进行身份验证的生物识别技术。每个人都具有独一无二的声纹，这是由我们的发声器官在成长过程中逐渐形成的特征。无论别人对我们的说话模仿的多么相似，声纹其实都是具有显著区别的。声纹识别(Voiceprint Recognition, VPR)，也称为说话人识别(Speaker Recognition)，有两类，即说话人辨认(Speaker Identification)和说话人确认(Speaker Verification)。前者用以判断某段语音是若干人中的哪一个所说的，是"多选一"问题;而后者用以确认某段语音是否是指定的某个人所说的，是"一对一判别"问题。不同的任务和应用会使用不同的声纹识别技术，如缩小刑侦范围时可能需要辨认技术，而银行交易时则需要确认技术。不管是辨认还是确认，都需要先对说话人的声纹进行建模，这就是所谓的"训练"或"学习"过程。 现实生活中的“未见其人，先闻其声”就是人类通过声音去识别另一个人身份的真实描述，虽然目前计算机还做不到通过一个字就判断出人的身份，但是利用大量的训练语音数据，可以学出一个“智商”还不错的“声纹”大脑，它在你说出8-10个字的情况下可以判断出是不是你在说话，或者在你说1分钟以上的话后，就可以准确地判断出你是否是给定的1000人中的一员。这里面其实包含了大部分生物识别系统都适用的重要概念：1：1 和 1：N，同时也包含了只有在声纹识别技术中存在的独特的概念：内容相关和内容无关。 对于一个生物识别系统而言，如果它的工作模式是需要你提供自己的身份（账号）以及生物特征，然后跟之前保存好的你本人的生物特征进行比对，确认两者是否一致（即你是不是你），那么它是一个1：1的识别系统（也可以叫说话人确认，Speaker Verification）；如果它只需要你提供生物特征，然后从后台多条生物特征记录中搜寻出哪个是你（即你是谁），或者哪个都不是你，那么它是一个1：N的识别系统（也可以叫辨认，Speaker Identification）。 技术上，简单的声纹识别的系统工作流程图。 对于声纹识别系统而言，如果从用户所说语音内容的角度出发，则可以分为内容相关和内容无关两大类技术。顾名思义，“内容相关”就是指系统假定用户只说系统提示内容或者小范围内允许的内容，而“内容无关”则并不限定用户所说内容。前者只需要识别系统能够在较小的范围内处理不同用户之间的声音特性的差异就可以，由于内容大致类似，只需要考虑声音本身的差异，难度相对较小；而后者由于不限定内容，识别系统不仅需要考虑用户声音之间的特定差异，还需要处理内容不同而引起的语音差异，难度较大。 目前有一种介于两者之间的技术，可以称之为“有限内容相关”，系统会随机搭配一些数字或符号，用户需正确念出对应的内容才可识别声纹，这种随机性的引入使得文本相关识别中每一次采集到的声纹都有内容时序上的差异，这种特性正好与互联网上广泛存在的短随机数字串（如数字 验证码 ）相契合，可以用来校验身份，或者和其他人脸等生物特征结合起来组成多因子认证手段。 具体到声纹识别算法的技术细节，在特征层面，经典的梅尔倒谱系数MFCC，感知线性预测系数PLP、深度特征Deep Feature、以及能量规整谱系数PNCC 等，都可以作为优秀的声学特征用于模型学习的输入，但使用最多的还是MFCC特征，也可以将多种特征在特征层面或者模型层面进行组合使用。在机器学习模型层面，目前还是在2009年提出的iVector框架一统天下，虽然在深度学习大红大紫的今天，声纹领域也难免被影响，在传统的UBM-iVector框架下衍化出了DNN-iVector，也仅仅是使用DNN（或者BN）提取特征代替MFCC或者作为MFCC的补充，后端学习框架依然是iVector。 上图示出了一个完整的声纹识别系统的训练和测试流程，可以看到在其中iVector模型的训练以及随后的信道补偿模型训练是最重要的环节。在特征阶段，可以使用BottleNeck特征取代或者补充MFCC特征，输入到iVector框架中训练模型。 在系统层面，不同的特征及模型，可以从不同的维度刻画说话人的声音特征，加上有效的分数规整，将各子系统融合能有效的提高系统的整体性能。
姓名：陈心语 学号：21009102266 书院：海棠1号书院 转自： 人工智能技术在声纹识别方面的应用|解读技术-云+社区-腾讯云() 【嵌牛导读】本文介绍了人工智能在声纹识别方面的应用。 【嵌牛鼻子】人工智能运用于声纹识别。 【嵌牛提问】人工智能在声纹识别方面中有什么运用呢？ 【嵌牛正文】 人工智能技术对于传统产业的推进作用越来越凸显，极大提升了传统产品的商业价值。“听声识我，开口即播”长虹CHiQ5人工智能电视成为全球首款搭载 声纹识别 的人工智能电视，可以直接通过每个人说话的声音不同而区分目前使用电视用户是谁，从而实现内容的精准推荐。无需借助遥控和手机等智能设备，通过识别家庭成员的声纹来控制电视。语音助手配备海量语音库，使用语义模糊识别功能，即使说错片名也能自动识别出你想要的内容，但是当人们在观看某一节目的时候谈论提及其他电视节目名称，语音助手功能识别后当即转换到另一个节目影响正常节目的观看。但是在价格方面，55寸售价7597元，65寸售价13997元，75寸售价21997元，价格过高难以普及，但是也从侧面证明人工智能确实可以提升产品附加值。 目前人工智能发力的领域主要集中在指纹、脸、声音、眼睛等等，都是人和人之间相互区分的独一无二的标识上，称之为“生物特征”。声音就是这种一种可以反映人身份的生物特征，参考“指纹”的命名方式，可以叫它“声纹”。 声纹是指人类语音中携带言语信息的声波频谱，它同指纹一样，具备独特的生物学特征，具有身份识别的作用，不仅具有特定性，而且具有相对的稳定性 。声音信号是一维连续信号，将它进行离散化后，就可以得到我们现在常见的计算机可以处理的声音信号。 在实际应用中，声纹识别也存在一些缺点，比如同一个人的声音具有易变性，易受身体状况、年龄、情绪等的影响;比如不同的麦克风和信道对识别性能有影响;比如环境噪音对识别有干扰;又比如混合说话人的情形下人的声纹特征不易提取;……等等。尽管如此，与其他生物特征相比，声纹识别的应用有一些特殊的优势:(1)蕴含声纹特征的语音获取方便、自然，声纹提取可在不知不觉中完成，因此使用者的接受程度也高;(2)获取语音的识别成本低廉，使用简单，一个麦克风即可，在使用通讯设备时更无需额外的录音设备;(3)适合远程身份确认，只需要一个麦克风或电话、手机就可以通过网路(通讯网络或互联网络)实现远程登录;(4)声纹辨认和确认的算法复杂度低;(5)配合一些其他措施，如通过 语音识别 进行内容鉴别等，可以提高准确率;……等等。这些优势使得声纹识别的应用越来越受到系统开发者和用户青睐，声纹识别的世界市场占有率，仅次于指纹和掌纹的生物特征识别，并有不断上升的趋势。 声纹识别（也称说话人识别）技术也如同现在在智能手机上应用十分广泛的指纹识别技术一样，从说话人发出的语音信号中提取语音特征，并据此对说话人进行身份验证的生物识别技术。每个人都具有独一无二的声纹，这是由我们的发声器官在成长过程中逐渐形成的特征。无论别人对我们的说话模仿的多么相似，声纹其实都是具有显著区别的。声纹识别(Voiceprint Recognition, VPR)，也称为说话人识别(Speaker Recognition)，有两类，即说话人辨认(Speaker Identification)和说话人确认(Speaker Verification)。前者用以判断某段语音是若干人中的哪一个所说的，是"多选一"问题;而后者用以确认某段语音是否是指定的某个人所说的，是"一对一判别"问题。不同的任务和应用会使用不同的声纹识别技术，如缩小刑侦范围时可能需要辨认技术，而银行交易时则需要确认技术。不管是辨认还是确认，都需要先对说话人的声纹进行建模，这就是所谓的"训练"或"学习"过程。 现实生活中的“未见其人，先闻其声”就是人类通过声音去识别另一个人身份的真实描述，虽然目前计算机还做不到通过一个字就判断出人的身份，但是利用大量的训练语音数据，可以学出一个“智商”还不错的“声纹”大脑，它在你说出8-10个字的情况下可以判断出是不是你在说话，或者在你说1分钟以上的话后，就可以准确地判断出你是否是给定的1000人中的一员。这里面其实包含了大部分生物识别系统都适用的重要概念：1：1 和 1：N，同时也包含了只有在声纹识别技术中存在的独特的概念：内容相关和内容无关。 对于一个生物识别系统而言，如果它的工作模式是需要你提供自己的身份（账号）以及生物特征，然后跟之前保存好的你本人的生物特征进行比对，确认两者是否一致（即你是不是你），那么它是一个1：1的识别系统（也可以叫说话人确认，Speaker Verification）；如果它只需要你提供生物特征，然后从后台多条生物特征记录中搜寻出哪个是你（即你是谁），或者哪个都不是你，那么它是一个1：N的识别系统（也可以叫辨认，Speaker Identification）。 技术上，简单的声纹识别的系统工作流程图。 对于声纹识别系统而言，如果从用户所说语音内容的角度出发，则可以分为内容相关和内容无关两大类技术。顾名思义，“内容相关”就是指系统假定用户只说系统提示内容或者小范围内允许的内容，而“内容无关”则并不限定用户所说内容。前者只需要识别系统能够在较小的范围内处理不同用户之间的声音特性的差异就可以，由于内容大致类似，只需要考虑声音本身的差异，难度相对较小；而后者由于不限定内容，识别系统不仅需要考虑用户声音之间的特定差异，还需要处理内容不同而引起的语音差异，难度较大。 目前有一种介于两者之间的技术，可以称之为“有限内容相关”，系统会随机搭配一些数字或符号，用户需正确念出对应的内容才可识别声纹，这种随机性的引入使得文本相关识别中每一次采集到的声纹都有内容时序上的差异，这种特性正好与互联网上广泛存在的短随机数字串（如数字 验证码 ）相契合，可以用来校验身份，或者和其他人脸等生物特征结合起来组成多因子认证手段。 具体到声纹识别算法的技术细节，在特征层面，经典的梅尔倒谱系数MFCC，感知线性预测系数PLP、深度特征Deep Feature、以及能量规整谱系数PNCC 等，都可以作为优秀的声学特征用于模型学习的输入，但使用最多的还是MFCC特征，也可以将多种特征在特征层面或者模型层面进行组合使用。在机器学习模型层面，目前还是在2009年提出的iVector框架一统天下，虽然在深度学习大红大紫的今天，声纹领域也难免被影响，在传统的UBM-iVector框架下衍化出了DNN-iVector，也仅仅是使用DNN（或者BN）提取特征代替MFCC或者作为MFCC的补充，后端学习框架依然是iVector。 上图示出了一个完整的声纹识别系统的训练和测试流程，可以看到在其中iVector模型的训练以及随后的信道补偿模型训练是最重要的环节。在特征阶段，可以使用BottleNeck特征取代或者补充MFCC特征，输入到iVector框架中训练模型。 在系统层面，不同的特征及模型，可以从不同的维度刻画说话人的声音特征，加上有效的分数规整，将各子系统融合能有效的提高系统的整体性能。
声纹识别，也叫做说话人识别是一项根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数，来识别语音说话者身份的技术。由于每个人的发声器官（舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔）在尺寸和形态方面不尽相同，因此声纹也就成为一种鉴别说话人身份的识别手段。
声纹识别系统通过采集语音，提取声纹特征，训练模型并建立声纹模型库，把待识别的语音和声纹模型库进行比对，从而实现对说话人的识别。声纹识别系统一般包括两个步骤：声纹建模和声纹验证，典型的声纹识别系统如下图所示。声纹建模过程中涉及到的语音文件采集就是所谓的声纹采集。
在声纹识别的过程中，建立庞大有效的声纹数据库并对数据进行精确标注就成了基础且重要的一环。但在实际的声纹采集过程中，由于不同的设备、不同的信道等等的差异，声纹数据库质量往往参差不齐，这些质量问题往往会影响算法模型的建立，从而导致识别准确率的降低。
为了确保入库声纹的质量，就需要通过科学、系统的研究来制定针对自然人的声纹信息标准采集流程，同时研制标准声纹采集设备，建立可操作的标准声纹采集流程，为声纹库建设提供标准支撑，也确保采集入库的各个声纹能够发挥应有的价值。标准声纹采集设备应该特别注重以下几个方面:
通过标准声纹采集设备，就可以采集到符合各类声纹建库要求的高质量声纹数据要求，为声纹识别、声纹鉴定和比对提供坚实的基础。
标准声纹采集设备这里推荐快商通推出的标准声纹采集设备，它是专门为标准声纹采集场景研发的声纹采集设备，采用智能化麦克风集群，支持单向/全向拾音、多种文本采集方式。配套集采集、多标签入库、分类存储、实时检索功能于一体智能化声纹采集系统，可连续性创建采集，批量入库，缩短多人采集入库时间成本，保证声纹信息采集内容的完整性和真实性，提高声纹采集的质量和效率。一次语音录入即可采集到符合公安机关声纹建库要求的高质量声纹数据，为声纹鉴定和比对提供坚实的基础
声纹，也称 “ 语图 ” ，是由专用的电声转换仪器（语图仪）将声波特征绘制成的波谱图形。声纹鉴定就是把未知人的语声和已知人的语声，通过语图仪分别制成声纹图谱，再依据声纹图上的特征进行分析、比较和判断，确定二者是否为同一人的语声。它是文检技术中近些年发展起来的语音识别的先进科学手段。
目前，许多国家都己把声纹鉴定作为辨认犯罪嫌疑人的重要手段，为侦查工作提供新的线索和证据。
（ 1 ）在获得了犯罪人的语声录音资料时，如在中进行的恐吓、勒索，或在其他性质的犯罪中录到了罪犯说话的声音，那么可以通过收集嫌疑人语音样本进行声纹鉴定，为认定或否定犯罪人提供鉴定结论。
（ 2 ）在案件的侦讯或审理中（包括民事案件），通过声纹鉴定可以审查录音证据材料的其伪。
（ 3 ）通过声纹分析，判断说话人的性别、年龄、方言（生活地区）特征，为侦查工作提供方向和范围。
目前，国际声纹鉴定并行两套系统：
一是声纹的自动识别系统，它以电子计算机为主体，具备分析、储存、检索、鉴定多项功能，可以根据语声进行全自动分析，最后给出结论。但这种结论的准确性同专家设定的特征吻合量（阈值）有关。
二是声纹的人工识别系统，它以语图仪为支持，鉴定人直接观察和分析声纹，寻找特征，测量数据并进行比较与评断，最后得出结论。 在声纹资料的存储技术上，已发展到激光光盘存储。先以激光源对待储声纹图谱进行扫描，获得付利叶光谱，再通过电脑把光谱记录的声纹特征转换成数据，最后通过电脑控制的激光针将待储声纹特征的数据存入光盘纹线中。当需检索时，再用激光针通过电脑系统输出光盘中的信号，即可进行声纹比较。这种存储技术容量很大，一张光盘可以储存数百万人的声纹。
国内也有一些专业公司，可提供声纹鉴定软件和服务。如厦门的快商通，凭借其在声纹技术领域的技术积累并结合以往成功的声纹鉴定经验，其研发的声纹鉴定分析系统可进行录音资料的有效声纹鉴定，提供的服务包括：录音资料话者同一性认定；录音资料内容辨识；录音资料的真实性完整性鉴定；录音资料降噪处理等。
1.采集检材
在采集犯罪人或证人的语声作检材时，录音宜采用高保真录音机。天聪采集语声的要求是： ①录音应当尽量在不被对方发觉的情况下进行，以减少假象的干扰，保证语声的真实； ②应尽量防止环境噪声和录音设备的干扰。麦克风与被录对象保持适当距离。尽量不用失真大 的袖珍盒式录音机，电源最好用市电，保持电流稳定。电话录音时应使用传感器，不要将听筒直接对着“麦克”录音。磁带应选用优质新带。
2.采集样本
除了遵照采取检材时要求的器材和注意事项外，应尽量保持同采集检材时相同、相近的语声环境、距离、设备及速度；并建议在样本中有与检材相同的词句，以供特征比对。
3.审听和选择
鉴定人员要先对捡材和样本分别反复审听和记录，从中选择正常而清晰的语声段落，再进一步选取相同的字、词、句，作为供比较的部分。然后使用语图仪分别将选好的检材与样本中的字、词、句做出声纹图。
4.声纹特征
在被比较的两种声纹图谱中，分别选取明显、稳定的特征作为比较特征。一般说，共振峰的频率值及其走向是最稳定的特征，而且具有很强的特定性，利用价值最高；而时长、音强、波形等特征稳定性较差，可做参考。在天聪鉴定过程中，还可以从同一个人的语声中选择多个相同字、词或句的语图，在分析比较中抓住其稳定而特殊的特征作为依据。
5.比较
比对检材与样本中相同字、词的声纹中的同类特征（如共振峰频率、走向及波形），进行比较分析，找出相同点和差异点。
6.综合评断
①如果被比较的全部特征完全吻合；或者稳定性强的特征完全吻合，而只是稳定性差的特征有些差异，均可做同一认定结论；
②如果被比较的稳定性强的特征差异较大，还可以补充样本再做语图比较，倘仍有差异，又无法解释，则可做否定结论。
7.送检
说话人在不同的环境和不同的心态下，以及不同的语气、不同的健康状况都会引起语音的某些变异。录音环境（噪音、回声、距离）的干扰以及录音设备不良，也会使录制的语音产生假性变异。因此，送检时，要把录制检材和样本时的环境状况、录制距离、录制方式、使用机器、以及在什么情况下录制等情况加以详细记载，一并提交鉴定人，以便对差异点进行客观的分析评断。
今天凌晨，一年一度的苹果WWDC 2019全球开发者大会在美国圣何塞举办，苹果更新了自家系统平台macOS、iOS、watchOS、tvOS以及今年刚刚加入的iPad OS。
在常规的软件升级之外，智能菌将带大家细数本届WWDC苹果在AI方面的升级，我们也和大家聊聊苹果关于隐私保护方面的思考。
终于开始“说人话”的智能助手
早在2010年，苹果率先推出了这款搭载于iPhone4S的智能语音控制功能，用户利用Siri可以通过手机读短信、介绍餐厅、询问天气、语音设置闹钟等。
从2017年开始，Siri逐渐迎来更丰富的更新，加入了实时翻译功能，支持英语、法语、德语等语言，与此同时，Siri的智能化还进一步得到提升，还支持上下文的预测功能。
但一直以来，由于苹果的封闭性，Siri的可用性还是饱受诟病，在AI技术方面更是被吐槽为“人工智障”，从今年的WWDC来看，苹果希望摆脱智障的帽子，起码让Siri交流起来更像真人了。
具体来讲，随着深度学习技术的不断成熟，基于深度神经网络的语音合成逐渐成为语音合成领域的主流方法，这次苹果采用的就是Neural TTS（神经网络语音合成）技术（如上图），这样的技术应用在国内已经很多，AI合成语音已经可以以假乱真。
声纹识别来了
HomePod是苹果在2017年WWDC推出的智能音箱产品，该音响7英寸高，拥有7个高频扬声器和一个很大的低频扬声器，配备精准的音效喇叭和风向控制。
这是苹果的第一款智能音箱硬件，一经推出便口碑两重天，很多人赞扬它的音质和曼妙的腰线，摆放在哪里都不违和的设计，但更多人的指责它封闭的应用生态和隐私性。
这里提到的隐私性就是指这款产品标榜的Siri唤醒和发布指令，在此之前，任何在它旁边的人都可以唤醒它，只要说出“朗读短信”，用户的秘密就大告天下了。
在今年的WWDC现场，苹果终于为HomePod加入了声纹识别功能，它可以智能区别与它对话的是哪位 ，声纹识别（Voiceprint Recognize）是一项提取说话人声音特征和说话内容信息，自动核验说话人身份的技术，目前已经广泛应用在了考勤系统、远程认证、门禁系统等场景之中。
在中国厂商发布的智能音箱产品中更是早有应用，这回苹果算是玩大家剩下的，就看它的实际体验能否逆袭领跑了，拭目以待。
保护隐私用户的云端数据苹果也不看
美国消费者保护组织Consumer Watchdog曾出具过一份报告，指责来自亚马逊和谷歌的专利申请曝光了其智能音箱是如何“偷听”用户的。该组织的研究称，这些设备可能被用作收集大量信息和广告推广的监听设备。
事实上，这样的用户反馈确实不绝于耳，Alexa曾将夫妻之间私人谈话的内容偷偷记录下来，并发给了其中一名家庭成员的同事，他当即打电话说这对夫妇:“赶紧拔掉你的Alexa设备！”
针对种种担忧，欧盟更是推出了史上最严的隐私保护条例GDPR（General Data Protection Regulation），目的就在于遏制个人信息被滥用，保护个人隐私。
虽然没有证据表明苹果设备存在这样的隐患，但也足够引起大家的担忧。
而苹果的隐私保护做法在2019 WWDC有了进一步的补充和升级，在Watch OS方面，苹果推出了运动推荐和数据分析的功能，在智能家居应用中，苹果更新了视频分析和数据存储功能。
以上二者的共同点是，苹果将处置数据的权利交给用户，用户可以选择不上传（保存在本地的加密芯片），也可以选择上传到云端，但苹果称用户的数据他们也无能查看。
值得一提都是，苹果还在智能家居的数据保护中加入了路由器的防护，以此来保障用户不在任何的环节遭遇攻击。
在增强现实里畅游“我的世界”
ARKit是苹果在2017年WWDC推出的AR开发平台，开发人员可以使用这套工具iPhone和iPad创建增强现实应用程序。
在WWDC 2019苹果带来了AR应用的更新和全新的RealityKit平台，如上图，苹果在现场展示了《我的世界》 游戏 的AR版本，这是一款堆方块、不断冒险的 游戏 ，融入增强现实之后趣味性十足，还可以多人互动 游戏 。
此外，苹果还带来了RealityKit开发工具，新增了AR模型还可以融合人物，支持动作捕捉，并且可以实现照片级渲染，环境和相机效果。
美国专利局曾批准了苹果的一项申请：头盔将配置摄像头，用于辨认和注释兴趣点和其他对象。大家一度认为苹果会在WWDC推出AR硬件。
库克有言，苹果认为AR增强现实会是未来10年非常重要的技术，我们会在这个领域投入更多。有分析认为，随着5G技术的应用，AR将迎来成熟期，目前AR相关专利申请正在持续攀升。
总结
依然是一场很苹果的开发者大会，在人工智能技术方面不冒进，坚持用产品和体验说话，他们强调自己是一家软件公司，在细枝末节上的打磨确实值得称赞。
但不可否认，苹果的封闭性依然制约着其AI功能大放异彩的机会，Siri本可以做得更多，话不多说，期待开放内测。
走出实验室的声纹识别技术因其广阔的应用场景和价值，从特定领域到民用领域，在国内外正迎来第一波商用化浪潮。 而与此同时，关于声纹识别技术研究的成熟度以及安全可靠性，一直是应用领域讨论的重点，本文基于时下声纹识别技术研究的前沿观点，总结出五大发展趋势：
语音作为语言的声音表现形式，不仅包含了语言语义信息，同时也传达了说话人语种、性别、年龄、情感、信道、嗓音、病理、生理、心理等多种丰富的副语言语音属性信息。以上这些语言语音属性识别问题从整体来看，其核心都是针对不定时长文本无关的句子层面语音信号的有监督学习问题，只是要识别的属性标注有不同。
近年来，声纹识别的研究趋势正在快速朝着深度学习和端到端方向发展，其中最典型的就是基于句子层面的做法。在网络结构设计、数据增强、损失函数设计等方面还有很多工作去做，还有很大的提升空间。
在实际应用中，由于对基于语音的访问控制需求的不断增长，提升声纹识别系统在短时语音情况下的性能变得尤为迫切。短时语音中说话人信息不足以及注册和测试语音的文本内容不匹配，对于主流的基于统计建模的声纹识别系统是一个严峻的挑战。
目前采用的深度说话人识别方法首先利用神经网络提取前端的帧级特征，然后通过池化映射获得可以表示说话人特性的段级向量，最后采用 LDA/PLDA 等后端建模方法进行度量计算。
相对于传统的 i-vector 生成过程，基于深度学习的说话人识别方法优势主要体现在区分性训练和利用多层网络结构对局部多帧声学特征的有效表示上。如何进一步改进现有的深度说话人学习方法是现阶段的一个研究热点。
生成式对抗网络 (GAN) 的主要目的是用在数据生成、降噪、等很多场景里面。它还被用在领域自适应里面，形成一个新的分布。第三个广泛的应用是生成对抗样本，这会对分类系统产生大的困扰。很多研究者用对抗样本攻击机器学习的系统，在原始数据上增加一些扰动，生成样本，经过神经网络之后就有可能识别成完全不同的结果。这个思想在图像处理领域非常活跃，会造成错误识别，引起了自动驾驶，安全等领域的研究人员的广泛关注。
在语音领域，GAN 可以用在语音识别、口音自适应上，通过多任务学习和梯度反转层来进行口音或信道的自适应，然后加上其他方法可以得到较好的效果。声纹识别也存在各种不匹配的问题，在声纹识别上也可以使用这一思想。同样的思想也用在了 TTS 语音合成领域，目的是把不同的音素解耦成说话人，风格等，去除噪声对建模的影响。
说话人识别和欺检测近年来受到学术界和业界的广泛关注，人们希望在实际应用中设计出高性能的系统。基于深度学习的方法在该领域得到了广泛的应用，在说话人识别和反欺方面取得了新的里程碑。然而，在真实复杂的场景下，面对短语音、噪声的破坏、信道失配、大规模等困难，开发一个鲁棒的系统仍然是非常困难的。深度嵌入学习是进行说话人识别和反欺的一个重要途径，在这方面已有一些著名的研究成果。如之前的 d-vector 特征和当前普遍使用的 x-vector 特征。
目前，指纹识别、人脸识别已经被大众所熟知，但同样作为生物识别的声纹识别，还处于技术挑战的前沿地带。据声纹识别企业快商通分析，当下全球生物识别产业规模庞大，仅声纹识别这一细分方向的市场规模就将近百亿美元，预计2020年更是有望超过200亿美元(合1346亿元人民币)，占整个生物识别市场的。
以国内公共安全领域为例，公安部面向全国推广声纹技术，与指纹库、DNA库类似，声纹库建设是一项有着重要实战价值的工作，具体表现在声纹特征具有非接触式采集的优点，和已有DNA库、指纹库相结合，可形成立体生物特征库，建成后直接为多警种服务，是利用高科技手段在侦破案件和诉讼活动中应用的一个新的增长点，将能有效提高公安机关侦查破案的效率和能力，成为落实科技强警的重要实践之一。目前，公安部已在声纹库建设方面进行了重点布局，并选择快商通等通过公安部标准检测的厂商作为声纹采集设备提供方，力求双发共同完成这项专业技术性强、应用领域广、建设难度大的系统工程。
现在手机几乎是人手一个，所以这个安全将主要是保护用户的个人隐私数据、各类账户（淘宝、支付宝等）、支付信息而言的。因为脸部和指纹都是用户的生物特征信息而伴随着人的一生，也就是一个“不会改变的密码”！所以安全不是绝对的，如果你大部分的软件都是通过这些生物特征来保证安全是很有风险的，因为它不像数字密码那样可以随时更换，一旦泄露后果不堪设想！下面就说一下“刷脸”和“指纹”的一些应用与区别。
人脸识别 ：当你拿起手机的时候，手机需要主动去捕捉人脸。（机器主动）
指纹识别 ：你需要给出你的某个指头去给手机指纹识别模块。（自己主动）
人脸识别技术已经在PC登录、手机登录、日常打卡上下班等信息安全领域得到实际应用，极大地提高了人们在日常生活中的体验。
1、开启“人脸识别解锁”功能。人脸识别解锁是指通过识别人脸来允许用户完全获取设备中存储的个人信息的技术。
2、用户通过摄像头录制自己的面部，使设备预先记忆脸部信息。
3、通过摄像头识别人脸并解锁、登录设备。如果人脸与“预先设定的身份认证信息”相匹配，那么用户就可登入设备。如果有多人想要登入同一台设备，那么当第二名用户来到摄像头前面时，设备软件将自动转至这名新用户的资料。
4、支付宝的人脸识别技术采用在该领域广泛应用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。
5、阿里巴巴的无人超市实际上布满了人脸识别摄像头，从顾客进店开始，捕捉跟踪顾客在每一个货架前的停留时间、商品选购、行动路线，进入无人超市利用人脸识别将顾客锁定，拿起一样东西，系统会自动记录物品及数量，选完商品不用结账，费用直接从手机里扣除。
不久前，网上曝光了一则用照片做成3D模型轻松过支付宝人脸识别登陆的视频。利用面部模型可以通过支付宝的刷脸认证，从而登录支付宝账号，进行付款、转账的操作。虽然技术方回应称为恶意攻击，但暴露的问题还是不得不让人担心。
指纹、虹膜、指静脉、巩膜以及视网膜，这几个都是常见的生物识别的方式。这些生物特征有一个共同的性质，那就是它们都有一定的隐私、私密性，也就是说如果不近距离接触或者近距离观察，根本没有办法直接获取。但是人脸跟这些传统的生物特征相比，基本没有所谓的隐私性可言。而且指纹已经率先使用到支付领域并且普及，这是人脸识别还没有到达的高度。但是指纹识别也有人用指纹膜甚至仅一块口香糖就破解了！
综上所述，指纹和人脸各有优势，人脸识别在很多时候都比较便捷，而指纹的隐私性更优，或许人脸识别还会有更大的发展，但这都不是绝对安全的，所以建议大家如果能不用生物特征尽量不用！关于将生物特征用于安全认证还有很长的一段路要走，或许到量子计算普及时能有一个质的飞跃！最后关于安全这个问题用黑客界流传的一句话来做最后的回答。
不是我能不能黑你的问题，而是你有没有被黑的价值！
现在手机几乎是人手一个，所以这个安全将主要是保护用户的个人隐私数据、各类账户（淘宝、支付宝等）、支付信息而言的。因为脸部和指纹都是用户的生物特征信息而伴随着人的一生，也就是一个“不会改变的密码”！所以安全不是绝对的，如果你大部分的软件都是通过这些生物特征来保证安全是很有风险的，因为它不像数字密码那样可以随时更换，一旦泄露后果不堪设想！下面就说一下“刷脸”和“指纹”的一些应用与区别。
人脸识别：当你拿起手机的时候，手机需要主动去捕捉人脸。（机器主动）
指纹识别：你需要给出你的某个指头去给手机指纹识别模块。（自己主动）
人脸识别
人脸识别技术已经在PC登录、手机登录、日常打卡上下班等信息安全领域得到实际应用，极大地提高了人们在日常生活中的体验。
1、开启“人脸识别解锁”功能。人脸识别解锁是指通过识别人脸来允许用户完全获取设备中存储的个人信息的技术。
2、用户通过摄像头录制自己的面部，使设备预先记忆脸部信息。
3、通过摄像头识别人脸并解锁、登录设备。如果人脸与“预先设定的身份认证信息”相匹配，那么用户就可登入设备。如果有多人想要登入同一台设备，那么当第二名用户来到摄像头前面时，设备软件将自动转至这名新用户的资料。
4、支付宝的人脸识别技术采用在该领域广泛应用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。
5、阿里巴巴的无人超市实际上布满了人脸识别摄像头，从顾客进店开始，捕捉跟踪顾客在每一个货架前的停留时间、商品选购、行动路线，进入无人超市利用人脸识别将顾客锁定，拿起一样东西，系统会自动记录物品及数量，选完商品不用结账，费用直接从手机里扣除。
不久前，网上曝光了一则用照片做成3D模型轻松过支付宝人脸识别登陆的视频。利用面部模型可以通过支付宝的刷脸认证，从而登录支付宝账号，进行付款、转账的操作。虽然技术方回应称为恶意攻击，但暴露的问题还是不得不让人担心。
指纹识别
指纹、虹膜、指静脉、巩膜以及视网膜，这几个都是常见的生物识别的方式。这些生物特征有一个共同的性质，那就是它们都有一定的隐私、私密性，也就是说如果不近距离接触或者近距离观察，根本没有办法直接获取。但是人脸跟这些传统的生物特征相比，基本没有所谓的隐私性可言。而且指纹已经率先使用到支付领域并且普及，这是人脸识别还没有到达的高度。但是指纹识别也有人用指纹膜甚至仅一块口香糖就破解了！
综上所述，指纹和人脸各有优势，人脸识别在很多时候都比较便捷，而指纹的隐私性更优，或许人脸识别还会有更大的发展，但这都不是绝对安全的，所以建议大家如果能不用生物特征尽量不用！关于将生物特征用于安全认证还有很长的一段路要走，或许到量子计算普及时能有一个质的飞跃！最后关于安全这个问题用黑客界流传的一句话来做最后的回答。
在智能手机已经逐渐普及的今天，相比之前，智能手机有了更多的解锁和支付方式，这其中就包括“刷脸”和“指纹”。那么这两种方式究竟哪种最安全呢？
早在2014年左右，支付宝和微信两大电子支付平台率先开启了 “刷脸支付” 的 探索 。到2017年左右，各大手机厂商也开始逐渐重视 手机刷脸功能 ，17年以后的手机大多都支持 人脸识别 。
要说“刷脸支付”的安全性如何，不少人觉得不安全，总觉得别人可以盗取自己脸部详细特征来进行解锁或者支付，其实这种担忧有些杞人忧天，开发者早就想到了这种情况，所以 现在的刷脸验证大多都是一种动态验证，验证时多数会要求使用者点点头，眨眨眼等动态动作，以增加刷脸的安全性。
这种动态验证方式可轻易识别出 究竟是真人还是图片 ，会充分提取人脸的 眼睛距离，鼻子长短，嘴巴大小 等详细脸部信息，精确度已经达到 毫米级 。在支持刷脸支付的超市有人曾经做过试验，付款时用马云的照片进行付款，结果只有四个大字，那就是 “不是本人” ，所以 大家大可不必有拿照片刷脸的担忧。
另外随着刷脸技术的不断完善，未来还会更加安全。 因为未来的刷脸技术中还会加入 虹膜识别 以及 声纹识别 等。这里给大家说一下虹膜识别，虹膜是人眼睛的一部分，从胎儿时期虹膜就可以发育完全，并且一生都不会改变，而且 每个人的虹膜都是独一无二的 ，在未来， 虹膜的唯一性也会增加脸部识别的安全性。
声纹识别 也是一种高端的生物识别技术，利用此技术可以 将人的声信号全部转换成电信号，再利用计算机进行处理和识别，安全性也很高。有了这两项技术的加持，未来刷脸验证的安全性还将进一步提升。
指纹，也是手机常用的解锁和支付方式。 作为另一种生物识别技术，它的安全性究竟如何呢？个人认为 指纹解锁最起码比数字密码更安全，而且很方便，解锁或者付款时，只需手指放到手机指纹识别出，立马就可以完成解锁或者付款。
那么人的指纹虽说是独一无二的，但又没可能被复制呢？ 之前就曾看到过一篇文章，纽约大学的研究人员经过研究分析大量指纹信息后，曾创造出一套 “万能指纹” ，使用此指纹据说可以过很多指纹识别系统。虽然真实性有待考量，但这条信息也 让更多人开始注重指纹解锁的安全性。
不过指纹解锁或者支付的确有一点不安全，那就是 当你喝醉了或者熟睡的时候，如果别人在你不知情的情况下用你的手指去进行解锁或者支付，那的确会有一些不安全因素。 如果是面部识别，在你熟睡等闭眼情况下， 轻易则不会解开 。
另外我们在使用指纹识别时，必须 先录入自己的指纹数据 ，那么相应的手机厂商或者软件所有者会不会盗取用户的指纹信息呢？这一点大家也可放心，只要是 较大的手机厂商和软件平台，都会严格保密用户的指纹信息 。那么又有人说了， 这些信息会不会被黑客盗取呢？首先指纹扫描时必须通过手机硬件，在软件上不会传输指纹信息；另外，即使是在手机本地存储的指纹信息，存储位置都是十分安全的，这些位置一般都会拒绝各种软件的访问。 这两点在技术上就 给黑客盗取指纹信息增加了难度。
综上来看，指纹和刷脸都是有一定安全保障的，如果非要说两者谁更安全，个人觉得是刷脸支付。首先指纹复制的代价相比脸部复制要高得多；另外指纹在日常生活中很容易遗留下来，例如水杯、门把手等位置，而脸部特征除了照片一般不会泄露出去；还有就是指纹识别容易在睡着时被人利用，面部识别则不会。
理论上肯定是刷脸更加安全，否则苹果手机也不会一直坚持使用3D结构光技术，而不用屏幕指纹识别。和指纹相比，刷脸在安全性上拥有很大的优势。
首先真正的人脸识别自带“活体检测”功能。所谓活体检测就是手机在刷脸的时候首先会判断摄像头前面的是真人，而不是模型或者照片。这是人脸识别最基本的一个功能，如果没有这个功能，人脸识别就不能用于支付。比如现在很多国产手机都支持人脸解锁，但像苹果iPhone X那样能够用于人脸支付的国产手机少之又少。就是因为大多数国产手机的人脸识别不具备活体检测功能，很容易被模型或者照片过，安全度不高。
人脸识别想要支持“活体检测”就需要用到“3D结构光”技术。这项技术被苹果率先应用在iPhone X上。它的原理是利用红外线投射器向人脸投射无数个红外小点，然后在利用红外接收器收集这些红外点的信息，并将它们组成一个立体的面容建模。红外点的数量越多，模型也就越精细，安全系数也就越高。由于这个3D建模是立体的，所以无法用照片来破解。
而在面容识别的过程当中，3D结构光传感器也会根据用户眨眼，或者偏头等细微动作，来验证正在使用面容识别的是用户本人，而并非虚假的模型。这样一来，3D结构光人脸识别几乎不可能被破解。
相比之下，指纹识别的安全性要更低一些。虽然指纹识别也有“活体检测”，但不可能做到人脸识别那么精细。比如有很多实验结果都显示，用导电硅胶来制作的手指倒模，就可以非常轻松的过很多手机的指纹识别传感器。所以一旦用户的指纹信息被第三方获取，那么就意味着指纹识别不再安全了。
当然，指纹识别也有优点，比如它不像人脸识别那样依赖3D结构光。现在一些全面屏手机甚至做到了屏下指纹识别。而人脸识别如果想用于支付，就必须依赖3D结构光技术，这样一来手机屏幕就会像iPhone X那样留出一个缺口，也就是人们俗称的“刘海屏”，在外观颜值上不如屏下指纹识别手机。
智能手机的刷脸和指纹其实哪个都不安全，说句实话，我这个人在老婆面前就是一个透明的人，什么事情我都不会瞒着他。所以我的手机可以放在他手里一整天，我也不会担心有什么绯闻之类的事情发生。但是我们俩之间有一个段子也让我知道刷脸和指纹是最不安全的。 我有一个喝完酒爱睡觉的毛病，那就是喝了一点酒，回到家里倒头就睡，谁也叫不醒发生什么事情也不知道。有一次我真的喝大了，回到家里是下午两点，我睡了一小天儿，等到晚上八点多醒来的时候。发现我的媳妇儿正在玩儿我的手机。我当时就半开玩笑的说我又有指纹又有刷脸的加密措施，你是怎么进来我的手机玩儿的？她很黑，笑着说你的手机我拿着刷你一下脸，或者拿你的指纹在你的手机上按一下不就自然开锁了吗？他这一句玩笑话让我顿时觉得刷脸和按指纹真的是很不安全，幸好自己的媳妇儿知道自己的指纹和能刷脸。如果是这个手机到了别人的手里，我在人家跟前睡着了，那么我手机里的一切东西不都是一露无疑。 所以我说精明的人千万别把手机设置成什么刷指纹和刷脸的功能。还是用那种图形锁和数字密码锁是最安全的。这样别人也偷不了你的信息也看不了你的手机，这样才能更好的保护你个人的隐私。这样才能让你的手机永远是在一种安全的状态。 因此，凭我对手机的理解，我觉得刷指纹和刷脸都没有安全感。
现在手段多多，刷脸和指纹，那个都不太安全，总让人胆心！只有安全没有决对的安全！
智能手机已经变成了我们移动互联网的入口，其中捆绑了大量的业务，甚至很多业务与钱相关。那么，一旦出现信息安全事件，对于每个人的影响都将十分巨大。手机验证登录则是我们的第一道屏障，验证方式分为两种，一种是较为传统的密码验证、图片解锁验证等；一种是利用生物体唯一特征来验证，包括了刷脸、指纹等。那么，智能手机的刷脸和指纹验证哪个更加安全呢？
先来说说刷脸的这种验证方式，做的较好的应该属于苹果公司。苹果手机为了实现刷脸的功能，妥协了全面屏的设计，使用的是较为怪异的刘海屏。这样的好处是使用3D结构光技术，使得人脸验证的安全系数变得更高。当然，如果真是双胞胎来捣乱，这项技术也不能称为十分安全。但是对比于其他手机厂商，仅凭借照片就能够解锁，3D结构光技术相对来说还算安全。
当然，最安全的技术还是虹膜识别，但是由于识别速度较慢、限制较多的问题，现在该技术并未普及。
至于指纹解锁就更简单了，屏幕通过识别您手指指纹的方式来进行验证。实现的方式上具有光学屏幕指纹识别、超声波屏下指纹识别技术等。三星手机主要使用的是超声波屏下指纹识别技术，前不久却爆出了三星S10和Note10系列手机存在安全隐患。国外用户发现使用全包硅胶套之后，未录入指纹的前提下可以登录手机，并且能够使用支付程序。记得当时各大银行、支付宝、微信等也紧急暂停了三星这些型号手机的指纹支付功能。
由此来看，指纹解锁的功能也并非如我们想象中安全。
那么，两种解锁方式哪个更安全呢？从某个角度来说，任何一种技术都会存在漏洞，完全安全的东西并不存在，只是能过说是相对安全。
对于一名普通人来说，即便是各种技术存在着这样或那样的漏洞，但是想要还原破解并不现实，这并不是你我能够做到的事情。这两种技术我更偏向于使用指纹解锁，外人能够接触到您手机的毕竟是少数，我们要防的是“最亲近”的人。刷脸相对指纹解锁就变得较为弱势，我总不能挡着脸睡觉吧！至少睡梦中动用我的手指还是会察觉的！实在不行，咱就用脚趾吗！哈哈哈
无论是过去、现在、还是将来，都不会有任何人的指纹和你的一模一样。但很有可能出现相似度99%以上的两个人。
“指纹”实际上就是凹凸不平的纹理，要复制一个人的“指纹”很容易，使用指纹膜、硅胶就可以轻松的复制指纹。
有极少数皮纹病患者并没有指纹，这可能与基因（SMARCAD1）的突变有关，指纹虽然与DNA有关，但无法通过DNA分析重建指纹纹样。
“指纹”解锁遇到了冬天皮肤褶皱、洗衣服/洗碗皮肤褶皱、细菌/真菌感染性脱皮、酸/碱腐蚀等情况很容易失效。
早期并没有“屏下指纹解锁”，这就意味着指纹解锁模块在“全面屏时代”会极大的占用屏幕的屏占比，影响视觉效果，有些厂商会将指纹解锁模块移到手机背面来改善屏障比，但还是没有“人脸识别”的手机用得爽。
“人脸识别”抬起手机即可解锁，而“指纹解锁”需要将手指移到解锁模块内才能完成解锁。所以“人脸识别”可以化解很多尴尬的局面，比如：
目前“人脸识别”应用较为成熟的技术是3D结构光技术，相较过去的2D人脸识别只能识别屏幕的人脸图像，3D结构光则可以投射出数以万计的红外线对人脸轮廓进行建模识别，极大的提高了安全性。
在FIT2017互联网安全创新大会上，技术人员利用3D建模软件参照“郭富城”照片的面部特征，短时间就做出了对应的3D模型图像，通过人脸建成软件对比结果，假的3D模型足以破解一般的人脸识别。
这就意味着，一旦有人有你的照片就可以通过3D建模然后将你的脸型打印出来，获取一张照片比一个“指纹”的获取容易得多得多。
Face ID首秀时，很多同卵双胞胎们纷纷在网上秀出可以同时解锁Face ID。还有一对来自俄罗斯的双胞胎指责Face ID没有办法区分他们，让他们的个人隐私受到了损坏并造成了精神损伤，还向苹果要求赔偿。
虽然近几年有越来越多的新技术补充到“人脸识别”中提高识别的准确率，但“人脸识别”确实没有想象中的那么安全。假如自己睡着了或喝醉了，别人通过“人脸识别”解锁了手机，获取了很多隐私信息并把钱转走了，这是多么恐怖的一件事。
“数字解锁”、“图像解锁”的主动权完全是掌握在自己手中，记在脑子里别人想获取是一件极度困难的事情，除非是自己主动告诉。
“指纹解锁”和“人脸识别”主要是为便捷性而生，但它们的安全性问题是不容忽视的。
很多手机产商开启“人脸识别”的同时还需要设置“数字解锁”，当手机长时间没有点亮屏幕或重新启动手机时需要先“数字解锁”后才能开启“人脸识别”。
作为用户我们也不能将所有的鸡蛋放在一个篮子里，比如：锁屏密码和银行卡密码设置成一样。这是非常不可取的。
举个例子：
用“人脸识别”解锁，可以用“指纹解锁”打开锁定的APP，然后使用和锁屏密码不同的数字支付密码来转账和付款。
事实上并没有那种单一的验证方法可以做到100%的安全，必要的时候需要多种验证方法相结合，比如在银行办理业务时，需要身份证、签字、按指纹、扫描人脸图像等。
现在“指纹解锁”和“人脸识别”技术已经非常成熟了，不管是从安全性，还是从便捷性来说，很难一较高下。但我们也不能过度地依赖它们，而是应该采用多种认证方式保障自己的个人隐私。
以上个人浅见，欢迎批评指正。
刷脸的分为两种，一种是安卓系统自带的2D图像识别。另一种是iPhoneX开始启用的3D结构光。由于结合了3D建模，这种面部识别按照苹果的说法是百万分之一的破解概率，但是依然会有一些问题，比如双胞胎或是“特制雕像”解锁之类的，这些之前都有新闻爆出来过。
而由于人体指纹的唯一性，目前最安全的显然还是指纹识别，这也是为什么大部分安卓厂商对指纹识别依然很坚定。
多说一句，三星曾有一段时间用过虹膜识别，安全性显然比2D面部要更高，但是由于体验实在太糟心，几代之后三星自己也放弃了。
智能手机刷脸和指纹哪个更安全呢，我认为目前来说指纹更加的安全，刷脸还是比较小儿科一点儿。
现在智能手机的安全做的是相当不错的，与指纹的接触式不同，刷脸感觉是很高大上的，但是它的安全性还是比较差的，因为它是靠的形，虽然现在苹果或是华为手机都使用了3维式的刷脸方式，提高了安全性，也只能说是提高了而已，它并没有解决实质性的问题，那就是可以随意的仿出人脸出来，想想变脸是不是很简单，它真的是可以的，但是指纹就不一样了，指纹必须是活体的，并且指纹本身就是不重复的，它的纹理又非常有判断性，和人脸的简单化不一样的。
所以我认为是指纹更加的安全一点儿，只能说人脸更加的方便，或是未来可能成为主流。但是目前来说，安全性还是差的很远的。
如果你不知道如何写，但是又急着交。一个非常简便的方法，就是去知网上面找你要写的那方面的硕士论文，上面有完整的文献综述（那最好，你稍稍改动即可），如果是开题报告形式，你就可以找好它上面的内容（其实跟文献综述写的内容差不多，只是格式和形式不太一样）。你按照以下的提纲自己复制粘贴内容即可（我们这学期写了一篇文献综述），也有可能每个学校的要求提纲不太一样，不过都是差不多的不用太担心，主要是内容要找准： 1.论文题目：一般不超过25个字，要简练准确，副标题统一为“文献综述及研究思路”可分两行书写； 2.摘要：中文摘要字数应在300字左右，英文摘要与中文摘要内容要相对应； 3.关键词：关键词以3—5个为宜，应该尽量从《汉语主题词表》中选用，分号隔开； 4.正文：正文要符合一般学术论文的写作规范，内容层次分明，数据可靠，文字简练，观点正确，能运用现代经济学、管理学的分析方法，并能学会利用计量经济学、统计学等相关工具对所涉及的问题进行分析，文章主体字数为4000字以上。正文基本结构如下： 一、选题背景及选题意义 二、有关国内外研究成果综述 （一）国外研究成果 （二）国内研究成果 （三）对研究成果的评述（这个地方就不要把引用的写出来了，我被我们老师就批了） 三、基本研究思路（最好有图，把你参考的文章所有的提纲画一个简易图即可，不单是自己的文献综述，是你参考的整篇论文的内容） 四、研究方法及创新处 5.参考文献：参考文献应按文中引用出现的顺序列出，只列出作者直接阅读过、在正文中被引用过的文献资料，一律列在正文的末尾，特别在引用别人的科研成果时，应在引用处加以说明。每篇论文的参考文献一般不应少于五条。 希望对你有用~~
文献综述是对某一领域某一方面的课题、问题或研究专题搜集大量情报资料，分析综合当前该课题、问题或研究专题的最新进展、学术见解和建议，从而揭示有关问题的新动态、新趋势、新水平、新原理和新技术等等，为后续研究寻找出发点、立足点和突
约翰 W.克雷斯威尔（John W. Creswell）曾提出过一个文献综述必须具备的因素的模型。他的这个五步文献综述法倒还真的值得学习和借鉴。
克雷斯威尔认为，文献综述应由五部分组成：即序言、主题1（关于自变量的）、主题2（关于因变量的）、主题3（关于自变量和因变量两方面阐述的研究）、总结。
（1）序言告诉读者文献综述所涉及的几个部分，这一段是关于章节构成的陈述。
（2）综述主题1提出关于“自变量或多个自变量”的学术文献。在几个自变量中，只考虑几个小部分或只关注几个重要的单一变量。
（3）综述主题2融合了与“因变量或多个因变量”的学术文献，虽然有多种因变量，但是只写每一个变量的小部分或仅关注单一的、重要的因变量。
（4）综述主题3包含了自变量与因变量的关系的学术文献。这是我们研究方案中最棘手的部分。
这部分应该相当短小，并且包括了与计划研究的主题最为接近的研究。或许没有关于研究主题的文献，那就要尽可能找到与主题相近的部分，或者综述在更广泛的层面上提及的与主题相关的研究。
（5）总结强调最重要的研究，抓住综述中重要的主题，指出为什么我们要对这个主题做更多的研究。
一、文献综述的含义
文献阅读报告，即“文献综述”,英文称之为“survey”、“overview”、“review”.是在对某研究领域的文献进行广泛阅读和理解的基础上，对该领域研究成果的综合和思考。一般认为，学术论文没有综述是不可思议的。需要将“文献综述（ Literature Review）”与“背景描述（Backupground Description）”区分开来。
我们在选择研究问题的时候，需要了解该问题产生的背景和来龙去脉，如“中国半导体产业的发展历程”、“国外政府发展半导体产业的政策和问题”等等，这些内容属于“背景描述”,关注的是现实层面的问题，严格讲不是“文献综述”,关注的是现实层面问题，严格讲不是“文献综述”.
“文献综述”是对学术观点和理论方法的整理。
其次，文献综述是评论性的（ Review 就是“评论”的意思），因此要带着作者本人批判的眼光（critical thinking）来归纳和评论文献，而不仅仅是相关领域学术研究的“堆砌”.
评论的主线，要按照问题展开，也就是说，别的学者是如何看待和解决你提出的问题的，他们的方法和理论是否有什么缺陷？要是别的学者已经很完美地解决了你提出的问题，那就没有重复研究的必要了。
二、意义和目的
总结和综合该方向前人已经做了的工作，了解当前的研究水平，分析存在问题，指出可能的研究问题和发展方向等，并且列出了该方向众多的参考文献，这对后人是一笔相当大的财富，可以指导开题报告和论文的写作。
三、主要内容
（1）该领域的研究意义。
（2）该领域的研究背景和发展脉络。
（3）目前的研究水平、存在问题及可能的原因。
（4）进一步的研究课题、发展方向概况。
（5）自己的见解和感想。
四、分类
综述分成两类。
一类是较为宏观的，涉及的范围为整个领域、专业或某一大的研究方向。
一类是较为微观的，这类综述可以涉及到相当小的研究方向甚至某个算法，谈的问题更为具体与深入。前者立意高，范围广，面宽，故也不易深入，比较好读好懂。这对初入道者、欲对全局有所了解的读者而言很有参考价值。
然而，欲深入课题的研究，则希望能有后一类的综述为自己鸣锣开道，这会节约很多的时间与精力，但往往不能遂人意，于是只好旁征博引，由自己来完成该课题的综述。当写学位论文时，我们要写的也就是这类结合自己研究课题而写就的综述。
五、难点
一篇好的文献综述既高屋建瓴，又脚踏实地；既探?索隐，又如醍醐灌顶。文献综述顾名思义由“综”和“述”组成。前半部分的“综”不算太难，根据所查阅大量的文献进行综合的归类、提炼、概括即可做到的话。
后半部分的评“述”与分析则是一篇“综述”质量高下的分界线，这需要融入作者自己理论水平、专业基础、分析问题、解决问题的能力，在对问题进行合情合理的剖析基础上，提出自己独特的见解。
六、如何收集资料
虽说，尽可能广泛地收集资料是负责任的研究态度，但如果缺乏标准，就极易将人引入文献的泥沼。
技巧一：
瞄准主流。主流文献，如该领域的核心期刊、经典着作、专职部门的研究报告、重要化合物的观点和论述等，是做文献综述的“必修课”.而多数大众媒体上的相关报道或言论，虽然多少有点价值，但时间精力所限，可以从简。怎样摸清该领域的主流呢？
建议从以下几条途径入手：
一是图书馆的中外学术期刊，找到一两篇“经典”的文章后“顺藤摸瓜”,留意它们的参考文献。质量较高的学术文章，通常是不会忽略该领域的主流、经典文献的。
二是利用学校图书馆的“中国期刊网”、“外文期刊数据库检索”和外文过刊阅览室，能够查到一些较为早期的经典文献。
三是国家图书馆，有些上世纪七八十年代甚至更早出版的社科图书，学校图书馆往往没有收藏，但是国图却是一本不少（国内出版的所有图书都要送缴国家图书馆），不仅如此，国图还收藏了很多研究中国政治和政府的外文书籍，从互联网上可以轻松查询到。
技巧二：
随时整理，如对文献进行分类，记录文献信息和藏书地点。做博士论文的时间很长，有的文献看过了当时不一定有用，事后想起来却找不着了，所以有时记录是很有必要的。罗仆人就积累有一份研究中国政策过程的书单，还特别记录了图书分类号码和藏书地点。
同时，对于特别重要的文献，不妨做一个读书笔记，摘录其中的重要观点和论述。这样一步一个脚印，到真正开始写论文时就积累了大量“干货”,可以随时享用。
技巧三：
要按照问题来组织文献综述。看过一些文献以后，我们有很强烈的愿望要把自己看到的东西都陈述出来，像“竹筒倒豆子”一样，洋洋洒洒，蔚为壮观。仿佛一定要向读者证明自己劳苦功高。
我写过十多万字的文献综述，后来发觉真正有意义的不过数千字。
文献综述就像是在文献的丛林中开辟道路，这条道路本来就是要指向我们所要解决的问题，当然是直线距离最短、最省事，但是一路上风景颇多，迷恋风景的人便往往绕行于迤逦的丛林中，反面“乱花渐欲迷人眼”,“曲径通幽”不知所终了。
因此，在做文献综述时，头脑时刻要清醒：我要解决什么问题，人家是怎么解决问题的，说的有没有道理，就行了。
综述是你查阅相关文献的成果。
任何研究都要建立在前人的基础上，并且遵守学术传统，而不是空穴来风。
你需要告诉读者，关于这个问题前人研究到了何种地步，有什么缺陷，应该在哪些方面进行拓展。这一方面是对前人研究的尊重，另一方面也表明了你的文章价值何在。
任何与本文相关的重要成果都应当在综述中得到体现，并且在参考文献中列出。综述不是概述，不能泛泛地引用和概括，要有扬弃，特别是有批评。
否则，如果别人都做好了，要你写文章干嘛。
综述比较容易看出作者对该领域所下的工夫，因为作者需要广泛阅读，理解不同论文在关键假设和模型上的主要分歧。好的综述本身就是一篇独立的文章。
论文开题报告基本要素
各部分撰写内容
论文标题应该简洁，且能让读者对论文所研究的主题一目了然。
摘要是对论文提纲的总结，通常不超过1或2页，摘要包含以下内容：
目录应该列出所有带有页码的标题和副标题， 副标题应缩进。
这部分应该从宏观的角度来解释研究背景，缩小研究问题的范围，适当列出相关的参考文献。
这一部分不只是你已经阅读过的相关文献的总结摘要，而是必须对其进行批判性评论，并能够将这些文献与你提出的研究联系起来。
这部分应该告诉读者你想在研究中发现什么。在这部分明确地陈述你的研究问题和假设。在大多数情况下，主要研究问题应该足够广泛，而次要研究问题和假设则更具体，每个问题都应该侧重于研究的某个方面。
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人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，晓电晓受晓受晓晓晓多晓电晓米晓受晓联晓受晓零晓电晓受晓米晓多晓晓e少量惠量量e米惠d量晓晓受晓晓晓晓米晓晓多晓少米受在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将AFR的研究历史按照研究内容、技术芳珐等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表受所示。该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍： 第一阶段(受惠米联年~受惠惠零年) 这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征(Geometricfeature based)的芳珐。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事AFR研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。金出武雄于受惠少晓年在京都大学完成了第一篇AFR方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学(CMU)机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。他所在的研究组也是人脸识别领域的一支重要力量。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。 第二阶段(受惠惠受年~受惠惠少年) 这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了若干伤业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的Visionics(现为Identix)的FaceIt系统。 美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室的特克(Turk)和潘特兰德(Pentland)提出的“特征脸”芳珐无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别芳珐。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关量(NormalizedCorrelation)芳珐一道成为人脸识别的性能测试基准算法。 这一时期的另一个重要工作是麻省理工学院人工智能实验室的布鲁内里(Brunelli)和波基奥(Poggio)于受惠惠电年左右做的一个对比实验，他们对比了基于结构特征的芳珐与基于模板匹配的芳珐的识别性能，并给出了一个比较确定的结论：模板匹配的芳珐优于基于特征的芳珐。这一导向性的结论与特征脸共同作用，基本中止了纯粹的基于结构特征的人脸识别芳珐研究，并在很大程度上促进了基于表观(Appearance-based)的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别芳珐的发展，使其逐渐成为主流的人脸识别技术。 贝尔胡米尔(Belhumeur)等提出的Fisherface人脸识别芳珐是这一时期的另一重要成果。该芳珐首先采用主成分分析(PrincipalComponent Analysis，PCA，亦即特征脸)对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析(LinearDiscriminant Analysis, LDA)的芳珐变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该芳珐目前仍然是主流的人脸识别芳珐之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的LDA判别芳珐以及近期的一些基于核学习的改进策略。 麻省理工学院的马哈丹(Moghaddam)则在特征脸的基础上，提出了基于双子空间进行贝叶斯概率估计的人脸识别芳珐。该芳珐通过“作差法”，将两幅人脸图像对的相似度计算问题转换为一个两类(类内差和类间差)分类问题，类内差和类间差数据都要首先通过主成分分析(PCA)技术进行降维，计算两个类别的类条件概率密度，最后通过贝叶斯决策(最大似然或者最大后验概率)的芳珐来进行人脸识别。 人脸识别中的另一种重要芳珐——弹性图匹配技术(Elastic GraphMatching，EGM) 也是在这一阶段提出的。其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换【受电】特征，称为Jet;边的属性则为不同特征点之间的几何关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化馊索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。该芳珐的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。近来还出现了一些对该芳珐的扩展。 局部特征分析技术是由洛克菲勒大学(RockefellerUniversity)的艾提克(Atick)等人提出的。LFA在本质上是一种基于统计的低维对象描述芳珐，与只能提取全局特征而且不能保留局部拓扑结构的PCA相比，LFA在全局PCA描述的基础上提取的特征是局部的，并能够同时保留全局拓扑信息，从而具有更佳的描述和判别能力。LFA技术已伤业化为著名的FaceIt系统，因此后期没有发表新的学术进展。 由美国国防部反技术发展计划办公室资助的FERET项目无疑是该阶段内的一个至关重要的事件。FERET项目的目标是要开发能够为安全、情报和执法部门使用的AFR技术。该项目包括三部分内容：资助若干项人脸识别研究、创建FERET人脸图像数据库、组织FERET人脸识别性能评测。该项目分别于受惠惠联年，受惠惠多年和受惠惠米年组织了晓次人脸识别评测，几种最知名的人脸识别算法都参家了测试，极大地促进了这些算法的改进和实用化。该测试的另一个重要贡献是给出了人脸识别的进一步发展方向：光照、姿态等非理想采集条件下的人脸识别问题逐渐成为热点的研究方向。 柔性模型(Flexible Models)——包括主动形状模型(ASM)和主动表观模型(AAM)是这一时期内在人脸建模方面的一个重要贡献。ASM/AAM将人脸描述为电D形状和纹理两个分离的部分，分别用统计的芳珐进行建模(PCA)，然后再进一步通过PCA将二者融合起来对人脸进行统计建模。柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以采用基于合成的图像分析技术来对人脸图像进行特征提取与建模。柔性模型目前已被广泛用于人脸特征对准(FaceAlignment)和识别中，并出现了很多的改进模型。 总体而言，这一阶段的人脸识别技术发展非常迅速，所提出的算法在较理想图像采集条件、对象配合、中小规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能，也因此出现了若干知名的人脸识别伤业公司。从技术方案上看， 电D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别芳珐是这一阶段内的主流技术。 第三阶段(受惠惠量年~现在) FERET’惠米人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。与此同时，人脸识别的伤业系统进一步发展。为此，美国军方在FERET测试的基础上分别于电零零零年和电零零电年组织了两次伤业系统评测。 基奥盖蒂斯(Georghiades)等人提出的基于光照锥 (Illumination Cones) 模型的多姿态、多光照条件人脸识别芳珐是这一时期的重要成果之一，他们证明了一个重要结论：同一人脸在同一视角、不同光照条件下的所有图像在图像空间中形成一个凸锥——即光照锥。为了能够从少量未知光照条件的人脸图像中计算光照锥，他们还对传统的光度立体视觉芳珐进行了扩展，能够在朗博模型、凸表面和远点光源假设条件下，根据未知光照条件的少幅同一视点图像恢复物体的晓D形状和表面点的表面反射系数(传统光度立体视觉能够根据给定的晓幅已知光照条件的图像恢复物体表面的法向量方向)，从而可以容易地合成该视角下任意光照条件的图像，完成光照锥的计算。识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成。 以支持向量机为代表的统计学习理论也在这一时期内被应用到了人脸识别与确认中来。支持向量机是一个两类分类器，而人脸识别则是一个多类问题。通常有三种策略解决这个问题，即：类内差/类间差法、一对多法(one-to-rest)和一对一法(one-to-one)。 布兰兹(Blanz)和维特(Vetter)等提出的基于晓D变形(晓D Morphable Model)模型的多姿态、多光照条件人脸图像分析与识别芳珐是这一阶段内一项开创性的工作。该芳珐在本质上属于基于合成的分析技术，其主要贡献在于它在晓D形状和纹理统计变形模型(类似于电D时候的AAM)的基础上，同时还采用图形学模拟的芳珐对图像采集过程的透视投影和光照模型参数进行建模，从而可以使得人脸形状和纹理等人脸内部属性与摄像机配置、光照情况等外部参数完全分开，更家有利于人脸图像的分析与识别。Blanz的实验表明，该芳珐在CMU-PIE(多姿态、光照和表情)人脸库和FERET多姿态人脸库上都达到了相当高的识别率，证明了该芳珐的有效性。 电零零受年的国际计算机视觉大会(ICCV)上，康柏研究院的研究员维奥拉(Viola)和琼斯(Jones)展示了他们的一个基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统，在CIF格式上检测准正面人脸的速度达到了每秒受多帧以上。该芳珐的主要贡献包括：受)用可以快速计算的简单矩形特征作为人脸图像特征;电)基于AdaBoost将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习芳珐;晓)采用了级联(Cascade)技术提高检测速度。目前，基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪。这为后端的人脸识别提供了良好的基础。 沙苏哈(Shashua)等于电零零受年提出了一种基于伤图像【受晓】的人脸图像识别与绘制技术。该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件下的合成图像。基于此，沙苏哈等还给出了对各种光照条件不变的人脸签名(Signature)图像的定义，可以用于光照不变的人脸识别，实验表明了其有效性。 巴斯里(Basri)和雅各布(Jacobs)则利用球面谐波(Spherical Harmonics)表示光照、用卷积过程描述朗博反射的芳珐解析地证明了一个重要的结论：由任意远点光源获得的所有朗博反射函数的集合形成一个线性子空间。这意味着一个凸的朗博表面物体在各种光照条件下的图像集合可以用一个低维的线性子空间来近似。这不仅与先前的光照统计建模芳珐的经验实验结果相吻合，更进一步从理论上促进了线性子空间对象识别芳珐的发展。而且，这使得用凸优化芳珐来强制光照函数非负成为可能，为光照问题的解决提供了重要思路。 FERET项目之后，涌现了若干人脸识别伤业系统。美国国防部有关部门进一步组织了针对人脸识别伤业系统的评测FRVT，至今已经举办了两次：FRVT电零零零和FRVT电零零电。这两次测试一方面对知名的人脸识别系统进行了性能比较，例如FRVT电零零电测试就表明Cognitec, Identix和Eyematic三个伤业铲品遥遥领先于其他系统，而它们之间的差别不大。另一方面则全面总结了人脸识别技术发展的现状：较理想条件下(正面签证照)，针对晓少联晓少人受电受,多量惠 幅图像的人脸识别(Identification)最高首选识别率为少晓%，人脸验证(Verification)的等错误率(EER【受联】)大约为米%。FRVT测试的另一个重要贡献是还进一步指出了目前的人脸识别算法亟待解决的若干问题。例如，FRVT电零零电测试就表明：目前的人脸识别伤业系统的性能仍然对于室内外光照变化、姿态、时间跨度等变化条件非常敏感，大规模人脸库上的有效识别问题也很严重，这些问题都仍然需要进一步的努力。 总体而言，目前非理想成像条件下(尤其是光照和姿态)、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。而非线性建模芳珐、统计学习理论、基于Boosting【受多】的学习技术、基于晓D模型的人脸建模与识别芳珐等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。 总而言之， 人脸识别是一项既有科学研究价值，又有广泛应用前景的研究课题。国际上大量研究人员几十年的研究取得了丰硕的研究成果，自动人脸识别技术已经在某些限定条件下得到了成功应用。这些成果更家深了我们对于自动人脸识别这个问题的理解，尤其是对其挑战性的认识。尽管在海量人脸数据比对速度甚至精度方面，现有的自动人脸识别系统可能已经超过了人类，但对于复杂变化条件下的一般人脸识别问题，自动人脸识别系统的鲁棒性和准确度还远不及人类。这种差距产生的本质原因现在还不得而知，毕竟我们对于人类自身的视觉系统的认识还十分肤浅。但从模式识别和计算机视觉等学科的角度判断，这既可能意味着我们尚未找到对面部信息进行合理采样的有效传感器(考虑单目摄像机与人类双眼系统的差别)，更可能意味着我们采用了不合适的人脸建模芳珐(人脸的内部表示问题)，还有可能意味着我们并没有认识到自动人脸识别技术所能够达到的极限精度。但无论如何，赋予计算设备与人类似的人脸识别能力是众多该领域研究人员的梦想。相信随着研究的继续深入，我们的认识应该能够更家准确地逼近这些问题的正确答案。
在学术论文中，引言是用相对简短的篇幅来勾勒全文的基本内容和轮廓。 eg: 研究方向：人脸识别 背景设定：假定此时所有已提出的方法都是基于手工特征 当前问题：识别率不准确 提出方法：利用深度学习解决 1.用一句话引出当前已经提出的属于本文研究领域的方法。 xxx can be categorized into three fields: xxx, xxx, and xxx xxx is/ are/ becomes very popular in xxx field since xxx 总结归纳： 2.概述目前已有的经典工作 总结各工作时，一般需要1-2句，不宜过长。总结时，需根据论文的研究内容，概述各工作的主要相关方法和优缺点。 3.总结目前已有的经典工作所存的问题。 一般来说，这一部分需要总结与本文内容相关的问题，并以此引出本文的Motivation。 本文研究综述段落包含了研究目的、方法和实验设计。 根据上段最后总结的现有方法的主要问题，提出本文的研究目的。 to address / solve / deal with xxx , this paper presents / proposes xxx in this paper , we aims to xxx by xxx As a consequence, this paper xxx 提出具体的解决方案。 提出验证方案 摘要和结论部分均属于总结性质的章节，完成全文其他部分，最后再进行摘要和结论的撰写。
题名 题名相当于论文的标签,是简明、确切地反映论文最重要特点内容、研究范围和深度的最恰当的词语的逻辑组合,通常是读者最先浏览的内容,也是检索系统首先收录的部分,是体现论文水平与范围的第一重要信息。 总结起来有如下几个要求:(1)题文相扣,概念表达准确 题名要准确表达论文的内容和主题,恰当反映研究的范围和深度,与论文内容要互相匹配,紧扣-题要扣文,文要扣题。切忌题名过大,而应该限定到问题或者所使用的解决方法层面,例 如： 太笼统的题名:人脸识别研究; 限定到方法:一种基于感受野学习的人脸识别新方法。(2)题目长度适中,以及语序正确性 题目用词要简短精炼、太长或太短都不好。一般过长的题目中都有废话,包括但不限于“调查”“研究”以及一些冠词“a”等。我们在小学语文中就做过这样的练习,把一句比较长的话改短,又不改变其原来的意思。例如: 机器人定位与导航若干神经计算方法的研究; 因为导航包括定位,去掉冗余后:机器人导航若干神经计算方法的研究。 此外,题名像一条标签,忌用冗长的主、谓、宾语结构的完整语句,习惯上常用以名词或名词性词组为中心的偏正词组,一般不用动宾结构。英语题名,建议将表达核心内容的主题词放在题名的开头。例如: Age invariant face recognition and retrieval byCoupled auto-encoder。(3)注意术语的使用 术语在科技论文中大量出现,特别在通讯领域,拥有众多各类术语。很多术语即便是内行也难以辨别。因此,除非是众所周知的缩略语,否则不简写。例如： Image-to-Image Translation with ConditionalAdversarial Networks, 而非 Image-to—Image Translation with Conditional GAN, 因为GAN(生成对抗网络)这个词最近2年才出来,即便在机器学习领域,也有很多人对它很陌生。摘要 摘要是以提供文献内容梗概为目的,不加评论和补充解释,简明、确切地记述文献重要内容的短文。 摘要具有独立性和自主性,能充分反映研究的创新点,拥有论文同等量的主要信息,即不阅读全文就能获得必要的信息。摘要字数通常不超过论文字数5%。摘要的基本结构及内容 摘要本质上是一篇高度浓缩的论文,其基本结构与论文的结构是对应的。摘要主要包括以下内容的梗概: (1)目的。研究工作的前提、目的、任务及所涉及的主题范围。 (2)方法——所用的理论、技术、材料、手段、设备、算法、程序等 (3)结果—观测、实验的结果和数据,得到的效果、性能和结论,创新与独到之处。摘要规范表达一般原则 1)摘要篇幅应尽量简短,切忌把应在前沿中出现的篇幅较长的内容写入摘要,而且不得有对论文的正式进行补充和修改的内容，尤其不要进行评价。 2)摘要的内容在正文应该出现,但不宜简单地重复。中文摘要多用第三人称来写,建议采用“对…进行了研究",“报告了…现状"等记述方法。 3)摘要要使用公知公用的规范的术语和符号,新术语应写出全称。一般不要使用公式和化学结构式。英文摘要规范表达 英文摘要时态的运用应以简练为佳,常用一般现在时、一般过去时,少用现在完成时、过去完成时,基本不用进行时和其他复合时态。 一般现在时用于说明研究目的、叙述研究内容、描述研究结果、得出研究结论、提出建议或讨论等。涉及公认事实、自然规律、永恒真理等,用一般现在时。 如: In order to study the rigidity coeficient.…, the stress and strain model is concluded.与之相反,一般过去时用于叙述过去某一时刻(时段)的发现、某一研究过程。 如The heat pulse technique was aplied to study two main tree species in July and August, 1996. a.介绍背景资料时,句子内容不受时间影响的普遍事实,应用现在时,对某种趋势的概述,用现在完成时。 b.叙述研究目的或主要研究活动,多使用现在时。 C.叙述实验程序、方法和主要结果常用现在时。 d.叙述结论或建议时可使用现在时,或may, should, could等助动词。关键词 关键词(key words)是为了满足文献标引或计算机检索及国际计算机联机检索工作的需要, 而从论文题名和正文中选出来的能够反映论文主题内容的词或词组。关键词应为规范的术语,通常位于摘要之后。 关键词:股票市场;在线股评;相关分析引言 一般来说,引言部分通常需要14页的篇幅。基本内容应包括研究背景、存在的问题和研究目的等。 通常先介绍范围较宽泛的一般性事实,为说明研究工作与过去工作的关系,须要回顾国内外研究历史(文献回顾或文献综述)，并对研究情况横向比较,写明前人在本课题相关领域所做的工作及存在的空白或不足。 然后将重点逐渐转入与论文所探讨的问题有密切联系的主题,指出有某个问题或现象仍值得进一步研究,进而将焦点转到要探讨的研究问题上最后阐述研究目的,将作者的研究任务具体化,还可根据情况说明作者在已有工作基础上的贡献或创新。 对篇幅较长、结构复杂的论文,其引言的结尾部分还应有简略说明研究的主要结论以及论文构架的内容。引文规范写作原则 1)按写作要求和内容逐渐展开,不要将引言写成摘要的注释,不讨论,不重复摘要内容。 2)要慎重而有保留第叙述前人工作的欠缺及自己研究的创新,一般不用评价式的用语。 3)研究背景应该准确、简洁,不宜过于分散和琐碎。正文 正文写作过程中,不论小节层次,还是次小节层次,都应该遵循自上而下的细化方法。这种金字塔式的细化方法也应该体现论文的总体结构层次。也就是说,创建高层次的小节,用以描述搞层次的思想,然后使用低级别的章节层次结构描述更多的技术细节。每个段落都应该有一个中心论点,称为中心句或主题句,通常段 落以此为起始句。之后,围绕这中心论点进行更加细致的阐释。结论 结论可以是中心思想的重申、研究结果或主要观点的归纳,也可以是某些启示性的解释或考虑,以及在研究结果基础上所进行的预测等。主要包含： 1)本研究有什么新发现,得到了什么规律性的东西,解决了什么理论与实际问题,适用范围是什么? 2)研究的创新点,研究工作与他人已有研究成果的异同 3）研究的局限性、不足之处或遗留问题,以及可能的应用前景和进一步深入的研究方向。参考文献 参考文献是指为撰写论文而引用前人(包括作者自己)已发表的有关文献,是科技论文不可缺少的重要组成部分。 按规定,在科技论文中,凡是引用前人或他人(包括本人)已发表的文献中的观点、数据和材料等,都要在引用处予以标明,在文末(结论之后,,如有致谢,则在致谢之后)列出参考文献表称为参考文献的著录。一、参考文献著录的目的和作用 1)提高科学依据,表明广度和深度 著录参考文献反映出了科技论文作者的科学态度,并为论文提供了真实、广泛的科学依据。所著录的参考文献数量多少以及发表时间,就能衡量该科技论文研究的广度与深度。 2)区分研究成果,尊重他人成果 3)节省论文篇幅,避免资料堆积 适当引用参考文献,可避免过多介绍他人的工作,避免一般性表述和资料堆积。 4)便于读者查找,达到资源共享。二、著录的原则 1）只著录必要的最新的文献。 2）采用标准化的著录格式。各个期刊都有各自的规定,可在投稿前看相关期刊的文献著录格式。 3）一般只著录已公开发表的文献。三、标注方法 正文中引用文献的标注方法可以采用顺序编码或著者—出版年制,相应地文后的参考文献表按顺序编码或者著者-出版年制组织。 1)顺序编码制引文采用序号标注,参考文献表按引文的顺序列出在同一处引用多篇参考文献时,只需在方括号内全部列出,例如：用多种优化模型[3,5,12—15]. 参考文献做主语的时候,例如:与文献[6,7]中的分析一致。引用英文人名时,要注意文献人名表达形式的统一性和特殊性。如作者姓氏相同,则应写全名,如"LEE Y S"和"LEE C W”.