指紋辨識的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

神探的科學：毒理學、指紋辨識、臉部重建、鑑識彈道學、血液、DNA分析，最完整鑑識調查技術，長銷20年。

為了解決指紋辨識的問題，作者BrianInnes 這樣論述：

　　收錄超過200張現場微物跡證照片與插圖，一百多個真實犯罪案例研究： 　　O. J.辛普森（殺妻案）、跨州連環殺手、同志連環殺手、 　　洛克比空難爆炸案、大學航空炸彈客，倫敦格蘭菲塔火災受害者身分辨識……。 　　 　 　　◎一個人遭到割喉，他殺還是自殺？從切口和皮膚鬆緊判斷。 　　◎一具骷髏，能給出什麼訊息？身材、性別、年齡，甚至種族，都能推測出來。 　　◎血液噴灑有6種：滴落、飛濺、噴濺、淌血、擦抹和拖曳，鑑識專家能還原現場。   　　作者布萊恩受過科學家培訓，在轉向專業寫作前是名生化研究員。 　　自1966年便開始發表有關鑑識科學的文章，2014年去世前， 　　著作超過40本，包括《

連續殺人犯》、《犯罪心理剖繪檔案》等。   　　本書首度出版於2000年，這20年來，是鑑識人員與戲劇、小說作家必讀經典， 　　現在再度推出二版（也就是你現在看的這一版）， 　　從毒理學、指紋辨識、臉部重建、鑑識彈道學、自動生物特徵識別系統（ABIS） 　　和DNA分析等領域， 　　帶你再次領略：如果沒有鑑識科學，現代犯罪都難以破案。   　　◎鑑識專家如何判別自殺，和偽裝成自殺的他殺？   　　面對一具看似上吊的屍體，怎麼確定是真自殺， 　　還是被勒死後，凶手再把繩子繞過屋梁，把屍體拉起來？ 　　鑑識專家會檢查繩索纖維，看看有沒有「拉動」的痕跡； 　　因為真正的自殺，繩子會被身體的重量扯緊，

如此狀態下的斷面會更規則。   　　相反的，背後割喉、絲巾勒殺……你以為的他殺，也可能是自殺。 　　1945年，有名男子被繩子綑綁、陳屍水中， 　  警察以為是他殺，後來發現男子齒縫有小段繩線，是他手嘴並用再投水自殺的。   　　◎死者是誰？骨架推論身形，凶手是誰？齒痕也能成鐵證：   　　若死者已成骨骸，怎知其身分？骨頭會告訴你答案。   　　1972年發生的同志連環殺手案（凶手至少拐騙殺害了33名男孩）， 　　鑑識專家從某具骷髏的肩胛骨關節形狀判斷為左撇子， 　　而失蹤者中，就有一名左撇子。   　　齒痕也能協助破案。1978年美國跨州連環殺手案， 　　一名死者臀部出現凶手的咬痕，經比對，

　　凶手的牙齒排列狀態與該牙印完全相符，成了定罪鐵證。 　　 　　聲音再像，聲紋也不會一樣。1966年，一對情侶檔性侵勒斃了一個10歲的小女孩， 　　而凶手變態錄下的行凶音檔，不只讓案件罪證確鑿，還確定了受害者的死亡時間。   　　還有，除了認臉，也能推測出真凶的心理剖繪。 　　1940年，紐約瘋狂炸彈客開始四處放置炸彈，他的罪犯側寫顯示： 　　「他應該會穿著雙排扣西裝，而且扣子扣得整整齊齊」， 　　而他被捉到那天也的確如此。   　　毒理學、指紋辨識、臉部重建、鑑識彈道學、血液、DNA分析等， 　　本書長銷二十多年，是最完整的現代鑑識調查技術指南。   名人推薦   　　中央警察大學刑事警

察學系教授兼科學實驗室主任／白崇彥（專業審定） 　　臺灣鑑識權威、前臺北市刑事鑑識中心主任／謝松善（阿善師） 　　YouTube頻道「異色檔案」／DK、Di掃

指紋辨識進入發燒排行的影片

利用Haar-like特徵辨識於建築

為了解決指紋辨識的問題，作者陳欣詞 這樣論述：

人工智慧的辨識技術於近年有十分顯著的進步，雖然應用廣泛：如車牌辨識、指紋辨識、人臉辨識、植物辨識…等，目前尚未見於建築物辨識的應用。旅人於熱門景點拍照時，常需花費很多的時間和體力去尋找一個滿意的拍攝角度。基於此需求，我們針對有特定建築物的場景，提出一即時自動辨識建築物並顯示出人像最佳拍攝角度的構想。系統的建置過程需分為三階段。第一階段：特定建築物的辨識，第二階段：建築物資料庫的建立，第三階段：人與建築物的最佳視角合成畫面。本研究目的著重在第一階段的建置，利用人工智慧（artificial intelligence AI）技術，進行建築物的自動辨識。辨識過程使用 OpenCV 提供的自行訓練機

制建立建築物的 Haar-based 特徵分類器模型。以「高雄市鳳山長老教會」為例，訓練並建立該物件的 Haar-based特徵分類器模型，再使用自行建立的 Haar-based 特徵分類器模型來偵測目標建築。本實驗測試圖片中，皆成功辨識出輸入之建築物的特徵值。利用Haar-like特徵辨識於建築成功率極高，因此Haar-like結合Adaboost 分類學習演算法不只能應用於車牌、人臉或物品，建築也是可行的。

普林斯頓最熱門的電腦通識課：數位時代人人必懂的資訊基礎 × 最新應用

為了解決指紋辨識的問題，作者BrianW.Kernighan 這樣論述：

世界頂尖電腦科學家，帶你看懂科技趨勢 未來人才一定要懂的電腦入門，普林斯頓開課了！ ------------------------------------------- ★探討電腦硬體、軟體及網路如何運作的第一本書 ★新課綱科技資訊、師生共讀的最好參考書   　　本書是谷歌最知名的發明家對我們現在所處的世界最清晰、最簡單的解釋——電腦如何運作，以及為什麼會這樣。地球上每個人都需要讀。 ——艾力克．施密特，Google前CEO 　　不論你從事什麼工作、教育背景，甚至年齡層，在這個數位世界，我們的生活已受到電腦、網路無孔不入的影響。電腦無處不在，有些明顯可見，例如筆記型電腦、平板電腦、智慧

型手機…但大多數是我們看不到的，例如在家電、車子、醫療器材、運輸系統、電力網及武器裡頭。 　　電腦也靜悄悄地收集、分享、甚至洩漏我們的個人資料，政府及企業可能使用電腦來監視我們的所作所為，社交網路及廣告商對我們的了解遠多過我們自己，犯罪者太容易取得我們的資料。我們真的了解電腦的力量嗎？ 　　縱然人人都該了解電腦，但普羅大眾恐怕所知不多。 　　從1999年開始，出身貝爾實驗室、參與UNIX開發的布萊恩‧柯尼罕在普林斯頓大學開設了一門「我們世界中的電腦」課程（COS 109：Computers in Our World），這門課是向非電腦專業的學生介紹電腦基本常識的，多年來大獲好評。除了講解

電腦理論知識，還有相應的實作課——學生可以試著用流行的程式設計語言寫幾行代碼，一起討論蘋果、谷歌和微軟的技術如何滲透日常生活的每個角落。本書就是以這門課程的講義為主要內容重新編寫而成。 　　★你可以學到重要的基礎知識： 　　●硬體：電腦裡頭有什麼，如何運作，是如何建造出來的？它如何儲存及處理資訊？ 　　●軟體：我們能夠用電腦來運算什麼，運算速度有多快？編程是什麼，我們如何告訴電腦去做什麼？ 　　●通訊：網際網路與全球資訊網如何運作，其中涉及了什麼風險，尤其是隱私及資安？ 　　●資料：人工智慧、機器學習等分析及利用龐大資料的領域突飛猛進，我們如何限制在不知情之下提供資料？ 　　★AI、5G、

區塊鏈……日新月異的科技趨勢，你也能看得懂、跟得上： 　　●無處不在的應用程式（app） 　　執行某種特殊應用目的所撰寫的程式或軟體系統，例如用Word 製作文件，用Excel 管理個人財務，用iPhoto 編輯相片。   　　●搜尋引擎是怎麼辦到的？ 　　使用網路爬蟲（web crawler）掃描網頁，把切要內容儲存於儲存及整理於伺服器，以便能夠快速回應後續的查詢。   　　●雲端運算的「雲端」在哪裡？ 　　沒有特定的實體位置的網際網路被比喻為「雲」，雲端運算是個人及公司把資料儲存於亞馬遜、谷歌、微軟等公司的伺服器裡，由伺服器執行運算。   　　●深度學習（deep learning）的廣泛

應用 　　深度學習使用相似人腦神經網路的運算模型，電腦視覺找出特徵上特別成功，例如人臉及指紋辨識、解讀地形等。   　　若你跟多數人一樣，其實不甚了解這數位世界的根本與牽涉層面，那麼，你應該閱讀本書，讓普林斯頓大學最熱門的電腦科學與數位世界入門課程教授帶領你進入這世界，你將不再是「電腦盲」或「數位盲」。   本書特色 　　1.普林斯頓最熱門的電腦課，人人都能讀懂 　　出身貝爾實驗室的C語言先驅、堪稱業界大神的布萊恩‧柯尼罕帶領非資訊相關系所學生入門，採相對平易的比喻方式說明，循序漸進引導，容易消化吸收， 　　2.資訊時代必修的電腦基礎知識大補帖 　　日新月異的資訊科技改變了你我的生活，也改

變了學習、工作、投資方向，電腦知識至關重要，進入門檻卻高。本書針對非專業背景者而寫，無論是一般大眾、職場工作者或應考者，都可作為趕上科技趨勢、補修資訊知識的最佳入門書。 　　3.架構完整、資訊最新，適合教學或自學 　　內容涵蓋計算機概論必學的基礎與應用，更補充許多數位新科技，如加密貨幣、區塊鏈、深度學習、資訊安全問題……，包括學校授課、讀書會或自學都好用。   專業推薦 　　艾力克．施密特（Google前CEO） 　　葛如鈞（國立臺灣大學網路與多媒體研究所兼任助理教授） 　　哈利．路易士（哈佛大學電腦科學教授、前哈佛學院院長） 　　約翰．麥考米克（狄金森學院電腦科學教授） 　　布萊恩．瑞斯

派斯（柏根縣立高中電腦科學教師） 　　史帝夫．曼斯菲爾德—戴文（《網路安全》期刊編輯） 　　「本書是谷歌最知名的發明家對我們現在所處的世界最清晰、最簡單的解釋——電腦如何運作，以及為什麼會這樣。地球上每個人都需要讀。」 ——艾力克．施密特（Google前CEO） 　　「如果說上個世代必讀的書是大英百科全書，那麼這個世代必讀的書也許就是這本普林斯頓電腦入門課。當我們懂了電腦，那麼全宇宙的知識都在我們的手掌中。」——葛如鈞（國立臺灣大學 網路與多媒體研究所 兼任助理教授） 　　「本書揭開電腦與網路的神秘面紗，人人都能從中學到東西。柯尼罕以友善、易讀易懂的文風，把機器內部的運作和數位世界的平日

新聞與發展連結起來。」――哈利．路易士（哈佛大學電腦科學教授、前哈佛學院院長） 　　「柯尼罕作為一名電腦科學家，具有明星級的信譽，但本書展現的是對現代世界中的科技境況的人道主義關切……。本書非常接地氣地解釋電腦運算的根本知識，以及電腦科技與我們的生活如何互動，這些知識將很長期地切要。」――史帝夫．曼斯菲爾德—戴文（《網路安全》期刊編輯） 　　「本書為普羅大眾提供電腦與電子通訊的綜覽，平順流暢地探討一個又一個主題，不論什麼背景的讀者都會覺得易讀易懂。」――布萊恩．瑞斯派斯（柏根縣立高中電腦科學教師）

可靠度預估與可靠度驗證之研究-以光纖模組為例

為了解決指紋辨識的問題，作者鄒璦羽 這樣論述：

本研究透過某上市科技生產之光纖模組進行其可靠度加速老化測試。期望從環境應力(如:高溫循環、高溫濕度操作、冷熱交錯衝擊....等)進行實證測試驗證，運用適當的環境應力了解加速壽命之關係為何，並使用適當的環境應力進行加速壽命測試。經由此預估了解其光纖模組平均失效時間(Mean Time Between Failure,MTBF)，再以實質上驗證加以確認光纖模組的平均壽命是否符合客戶需求。本論文以個案公司製造之光纖模組為研究對象，起先使用美軍軍規手冊(MIL-HDBK-217F)與零件規格書(Data Sheet)預估平均失效時間(MTBF)。光纖模組最後以高溫循環及老化作為加速壽命測試，實驗條件

高溫老化為+85℃及濕度75%RH作為加速壽命測試，以觀察光纖模組是否有失效特性發生，以其鑑定光纖模組平均失效間隔(MTBF)是否吻合要求。美軍軍規手冊(MIL-HDBK-217F)預估的平均失效間隔(MTBF)為412,611小時與零件規格書(Data Sheet)預估的平均失效間隔(MTBF)為278,570小時，相差134,041小時，經由383小時的加速壽命測試後零故障率通過客戶所需的規格，顯示出研究中所設置的可靠度測試環境所能負載規格可執行運作。綜上所述，本論文運用可靠度預估及可靠度實證鑑定方法，這過程中可得知光纖模組壽命範圍並可使用在產品設計與產品生產時的範本，以確保光纖模組的穩定

性及可靠度，過後其他產品也可以使用此方式，對產品商業化有一定的幫助。