生物识别功能在哪找的工作(学历认证的实人验证是啥)

生物识别功能在哪找的工作，学历认证的实人验证是啥？

实人认证是指依托活体检测、人脸比对等生物识别技术、证件OCR识别技术等进行的自然人真实身份的核验服务。

主要包括实名校验、生物识别等能力：

1、实名校验

用于验证用户证件信息，核实用户的姓名和身份证号码是否真实存在、匹配，防止身份造假，确保用户身份真实。

2、生物识别

通过视频活体或拍照的方式进行人脸验证。获取照片后，生物识别使用业界领先的人脸识别系统进行人脸检测，检测照片图像中的人脸特征，自动审核、验证该照片是否为本人照片。

计算机科学与技术出来是干什么的？

计算机专业毕业去向大致分如下几种类型，对应不同职业规划如何要学好这个专业以，要有不同路径:

1 软件开发工作

1）客户端开发，网页h5前端开发，服务器后台开发，大数据分析，数据工程。

这一类型我称为纯软件开发。大学四年要学好计算机相关的专业基础课和专业课。

数学类

主要课程：高等数学、线性代数、离散数学，概率论、数理统计。

语言类

主要课程：C语言、C++、Java

专业类

主要课程：模拟电路，数字电路，数据结构，编译原理，操作系统原理，数据库原理、计算机组成原理、计算机网络、计算机系统结构、多媒体技术与应用、Matlab等

选修课

主要课程：计算机网络与通讯、软件工程、图形学、人工智能、系统结构、图形学等

如果定位毕业从事这一分类的工作，在上述课程中要重点关注标注粗体的专业课程，大部分本科从事软件开发工作其实对于数学要求不高。所以我建议在这一分类中大学四年非粗体的课程，学懂，明白课程内在的逻辑关系即可，不用花太多时间，考试70，80分即可。因为要把时间留给课外提升软件开发的实际技能。提升软件开发技能可以有如下途径:

a: 针对不同种开发类型，要额外补充学习，因为这些大学四年一般很少讲，甚至不讲。

例如: 客户端开发，要学习android，iOS开发技术。服务器开发，要学习java web开发技术，还有熟悉常用开发框架: spring boot，mybatis。中间件技术: dubbo，redis等。数据分析，要熟悉数据库sql语句，还有了解kafka框架等

b: 参加计算机竞赛

可以参加ACM，数学建模竞赛等竞赛，提高理论与实践结合能力，同时通过竞赛可以接触一群进取向上的伙伴，如果竞赛得奖对于大四就业会有竞争优势。

c : 参加公司实习，进行软件开发项目实操。

如果在大四就业前，能参加一些公司软件项目的实际开发实习，不仅是对自己大学学习的查缺补漏，也会同样提高毕业就业竞争力。

2）嵌入式软件开发

少部分计算机专业毕业会从事嵌入式软件开发，比如: 单片机软件开发，嵌入式linux应用开发，驱动开发(对于计算机类学生难度较大)，fpga开发等。

同样还要首先学好上述专业课，同时要把重心偏向模拟电子，数字电子，微机原理，单片机原理，ARM原理，EDA开发技术等这些课程。这里很多课程并不是计算机专业重点涉及的，但是也会在选修课或专业课中有所涉猎。这方面的书籍和视频教学资料非常完善，淘宝上买个开发版百十元就可以自己做些小程序检验所学。

这里还是着重推荐通过参加竞赛，提高自己开发嵌入式软件的技术，可以参加大学生电子设计竞赛，摩托罗拉嵌入式大赛，大学生机器人大赛。注意，计算机专业学生还是偏重于做嵌入式软件的开发比较好，嵌入式硬件开发难度较大，不适合计算机专业学生选择。

当然有条件还是参加相关企业实习，真实接触实际项目进行开发。

2 产品经理工作

如果经过大学专业的学习和自己兴趣的分析，自己不适合做软件开发，也可以选择产品经理的工作。产品经理是IT企业，特别是互联网企业的核心，关键岗位。负责产品的策划，需求制定，产品商业策略制定，产品运营策略制定等产品全生命周期的管理。

而大大的遗憾是，中国还没有针对这个需求量大，且十分重要的职业设置大学专业。只能从计算机相关专业毕业省中挑选。所以如果目标为产品经理的化，大学专业课，还是要首先学懂，弄懂很多课程的底层逻辑，重点放在知识的联系和原理上，不用苛求细节和数学知识。

除计算机专业课程之外，就要课外补足作为产品经理工作的核心技能课程:

管理类:

计算机信息系统项目管理，敏捷开发，表达与沟通类的课程

市场营销类:

产品文案设计，传播学基础，市场营销，尤其是互联网营销等

认知与心理学类:

社会心理学，产品设计心理学，消费心理学，互联网思维系列，大数据思维系列，逻辑学基础，版权法律等法律通识课等等

大学里可以通过参加大学生创业设计竞赛，挑战杯竞赛，磨炼产品设计的能力。当然能去互联网企业做实习产品经理，更是一线磨炼技能的好途径。

3 测试工作

1） 功能测试，这类工作要求较低，能理解软件产品需求和功能针对性的，以各种方式和场景的使用产品进而发现问题。

如果定位这类工作大学专业基本学懂就行。不用追求高分

2）自动化测试，这类工作除了功能测试的基本技能外，还要额外学习自动化测试技术，常用工具使用，有简单开发的能力。大学四年，除了专业课简单学懂，还有补足简单的程序开发能力。

4 销售工作

如果不想从事技术工作，毕业转向销售岗位，那么计算机专业得学习就要满足课上能听懂各门课程的基本内容，主要说的是什么事情即可。考试能满足毕业要求就行。把余下的时间精力。放在个人表达力，情商，逆商，抗压力的提高上。

还要补足经济管理，市场营销的专业知识，可以通过辅修的方式。

大学还可以参加学生会锻炼组织能力，领导力，表达能力，情商等。参加各种创业竞赛，提高自己的商业洞察能力，参加兼职，实习等活动不断精进自己的销售技能。甚至可以通过谈恋爱，了解人性，提高与人交往能力。

5 考研，读博

如果毕业定位继续深造，重点就要把重心放在学好，精深各门专业课上，不仅要学懂原理，还要就其知识细节，联系。针对考研专业几科还有不断做题，形成知识肌肉记忆。

争取每门课程无论主课还是选修都要争取前列，可以大四时提前保研。在学习上要重点学习数学，算法类的课程，而不是计算机编程，开发框架等实用技术。因为未来读博工作主要是研究算法等，那时编程简单学学足以满足工作研究要求。

另外一些研究生毕业从事机器学习，推荐算法，图像识别，自然语言解析等工作，更多面对的也是数学，机器学习算法等专业知识。

公安机关可以提取犯罪嫌疑人哪些生物识别信息？

《公安机关办理行政案件程序规定》第八十三条 对违法嫌疑人，可以依法提取或者采集肖像、指纹等人体生物识别信息；涉嫌酒后驾驶机动车、吸毒、从事恐怖活动等违法行为的，可以依照《中华人民共和国道路交通安全法》《中华人民共和国禁毒法》《中华人民共和国反恐怖主义法》等规定提取或者采集血液、尿液、毛发、脱落细胞等生物样本。人身安全检查和当场检查时已经提取、采集的信息，不再提取、采集。

模式识别与智能系统有哪些研究方向？

模式识别与智能系统专业研究方向总共有五大类，分别是模式识别与智能信息处理，计算智能与智能系统，智能信息与控制，智能控制理论、方法及其应用，语音信号处理及应用。这个专业和人工智能、机器学习、数据挖掘、云计算、大数据分析等都有联系。毕业后可从事机器人，视觉识别，图像处理等相关职位。

模式识别与智能信息处理

该方向致力于模式识别的基础理论及其在图象视频信号处理中的应用研究，运用数学和信息科学的理论与方法，从信息处理的角度，研究模式信息处理的机理、计算理论和算法，使计算机实现类似于人的视觉能力。

研究数字图象和视频信息的检测、分析、传输、存储、压缩、重建等关键技术，在提出创新理论与算法的基础上，设计、研制和开发实用的高性能模式识别、图象视频处理以及医学图象处理的计算机应用系统。

计算智能与智能系统

本方向致力于生命计算学与人工智能系统的研究。生命计算学是计算智能概念的泛化，包括人工智能中的符号计算学和神经计算学，以及遗传算法、进化计算和DNA计算等；

人工生命系统是智能系统概念的泛化，包括智能信息处理系统、智能控制系统、机器人、细胞自动机等。该方向致力于模拟自然生命系统中信息与控制的规律，特别是生命的自组织、自学习、自适应、自修复、自生长以及自复制的基本特性，以及感知、知觉、认知、判断、推理、思维等智能行为；

以“计算”的形式表现智能，以人工生命系统实现智能，并将其应用于模式识别与图象处理、复杂动态系统建模、仿真与控制等领域。

智能信息与控制

控制论是“研究信息与控制一般规律的科学”，“信息与控制”是控制论的核心。在控制论思想中，“信息与控制”是生物系统和人工系统共有的特性，模拟生物智能，是控制论的基本思想。

“信息”、“控制”、“智能”、“生命”四个基本的概念，构成了控制论科学的全部基础。“智能信息与控制”是研究自然生命与人工系统中信息与控制一般规律的科学。

“智能信息与控制”方向以人工智能、控制论、系统论和信息论为理论基础，以计算机技术、电子技术和通讯技术为技术手段，以复杂演化系统为对象，类比自然生命与复杂演化系统中信息与控制的一般规律，研究面向复杂演化系统的智能控制原理和方法，并将这些规律、原理和方法应用于复杂系统的建模、仿真与控制。

智能控制理论、方法及其应用

该方向致力于具有多种复杂性和多级或分散信息结构的大规模控制系统研究。运用人工智能、计算智能（包括模糊逻辑、神经网络和进化计算）等理论与方法，结合现代控制理论（如鲁棒控制、自适应控制、变结构控制等），研究智能递阶、分散控制或优化调度系统。

主要包括：基于模式分类、计算智能和知识工程方法的大规模复杂系统的综合集成建模；基于计算机视觉的生产过程质量监测与优化控制；基于知识和模拟进化方法的多分辨率建模及模型的聚合/解聚和平滑一致性转换技术；智能控制系统的结构性质（如稳定性、能控（能观）性、自主性等）的研究；智能系统的整体优化方法及自组织保优机制的研究；

基于Agent技术的开放复杂巨系统的智能优化控制与决策；网络环境下的智能自动化理论与技术；基于现场总线技术的计算机控制与管理；离散事件和混杂系统的优化控制方法；在多种复杂性（如不确定性、非线性、参数时变、时滞等）融合条件下的非良定对象的知识基模型集成与智能优化控制策略和实现方法。

语音信号处理及应用

语音信号处理是当今信息科学研究领域中的一个重要分支，它是将数字信号处理与语音学相结合，解决现代通信领域中人与人之间、人与机器之间的信息交换问题。

语音信号处理学科在世界范围内取得了飞速发展，无论是在基础研究领域还是在各个特定的应用领域都出现了许多新算法和高性能的系统，取得了大量突破性的进展。

在硬件方面，随着计算机技术及DSP芯片的迅速更新换代，为各种日益复杂的语音处理算法的实时实现提供了可能性。在21世纪，这个研究领域的发展速度将更快，它与高速信息处理、传输和交换诸方面的关系将更加密切。

本方向主要研究语音信号数字处理的新理论、新方法及其应用，如语音编码，语音识别，语音合成，语音增强和语音编码等，满足通信与信息技术应用领域对语音处理技术的需求。