К основному контенту

Деанон по серцебиению. У Пентагона есть лазер, который может идентифицировать людей на расстоянии — по сердцебиению.

Картинки по запросу пентагон
Сердце каждого человека бьется по-разному. Сердцебиение наряду с радужной оболочкой глаза или отпечатком пальца можно использовать для идентификации человека. Лазер, разработанный для Пентагона, делает это на расстоянии.

Новое устройство Jetson, разработанное для Пентагона по заказу спецназа США, может идентифицировать людей, не видя их лица. Вместо этого оно обнаруживает их уникальное сердцебиение с помощью инфракрасного лазера на расстоянии до 200 метров. Устройство сейчас проходит испытания.

Для считывания пульса часто используются контактные инфракрасные датчики. Jetson же использует технику, известную как лазерная виброметрия. Техника способна распознавать сердцебиение даже через одежду — такую, например, как рубашка и пиджак, но не такую плотную, как зимнее пальто.

Для создания Jetson было адаптировано готовое устройство, которое обычно используется для обнаружения вибрации на расстоянии в конструкциях вроде ветряных турбин. Устройство модифицировали так, чтобы лазер можно было удерживать на цели. Сейчас для получения обратного сигнала требуется около 30 секунд, поэтому пока что лазер эффективен только когда объект слежения сидит или стоит. Как утверждают авторы проекта, данные Jetson достигают более 95% точности при хороших условиях слежения, и результат может быть еще лучше.

Сегодня «сердечные подписи» в сфере обеспечения безопасности. Канадская компания Nymi разработала датчик пульса на запястье в качестве альтернативы идентификации отпечатков пальцев. Технология была опробована строительным обществом Галифакс в Великобритании.

Что касается Jetson, то авторы технологии надеются, что в долгосрочной перспективе эта технология может найти гораздо большее применение.

@black_triangle_tg

Популярное

Пробив информации. Osint-ресурсы.

Думаю что эта подборка будет полезна и вам, список ресурсов не всеобъемлющий по этому всем кому есть что добавить, добро пожаловать в коментарии. Поиск По Фотографиям Поиск по лицу: FindTwin face search demo + @VkUrlBot Face search • PimEyes Betaface free online demo - Face recognition, Face search, Face analysis VK.watch – история профилей ВКонтакте Поиск первоисточника картинки и всех доменов где она хоститься: TinEye Reverse Image Search Reverse image search for images and video - Berify.com Search by image | Reverse Image Search on Google 2019 Reverse Image Search - Search By Image Reverse Image Search - Find Similar Photos Online Karma Decay - Reverse image search of Reddit.com Поиск фото по геометкам в социальных сетях: Поиск фото по геометкам в соц. сетях Поисковик фотографий с привязкой к геолокации Другое: Поиск по фото мошенников и фейков Поисковые Cистемы Людей Мир: Free People Search | PeekYou https://pipl.com/ ...

Скрытые функции поисковика DuckDuckGo

Если пoисковик DuckDuckGo кому-то и известен, то в первую очередь в связи с повышенной приватностью. В отличие от Google или «Яндекса» он не собирает данные о пользователях, но и результаты у него не такие же хорошие. Однако стоит копнуть глубже, и оказывается, что это мощнейший инструмент, способный значительно облегчить и ускорить извлечение информации из Сети. Начнем с того, что на самом деле DDG — не совсем поисковик. Вернее даже, совсем не поисковик, а этакий агpегатор ответов с разных поисковиков. В своей работе он использует поисковую выдачу Yahoo, Bing, Yummly, «Яндекса», «Википедии» и сотен других «надежных» источников. Такая особенность делает DDG очень точным, если источники содержат информацию именно по этому запросу. Он легко выдает исчерпывающие ответы на запросы типа «linux df», «долгая счастливая жизнь», «Java InterruptedException» или даже «is it raining». Но как только ты введешь что-то более сложное, что-то, чего не окажется в источниках DDG,...

Пишем бот для рыбалки в игре Albion Online на языке Python (Albion Online Fishing bot)

import numpy as np import cv2 from mss.linux import MSS as mss from PIL import Image import time import pyautogui as pg import imutils import mss import numpy import pyautogui template = cv2.imread("2019-07-02_06-55_1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) w, h = template.shape[::-1] color_yellow = (0,255,255) mon = {'top': 80, 'left': 350, 'width': 100, 'height': 100} def process_image(original_image):     processed_image = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)     processed_image = cv2.Canny(processed_image, threshold1=200, threshold2=300)     return processed_image def ss():     op = 1     with mss.mss() as sct:         monitor = {"top": 40, "left": 0, "width": 800, "height": 640}         while "Screen capturing":             last_time = time.time()      ...