ເຄື່ອງສະແກນລາຍນິ້ວມືຢູ່ເຮືອນຍັງປອດໄພບໍ?

ເນື່ອງຈາກວ່າເນື້ອທີ່ຂອງໂທລະສັບມືຖື, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງໃຊ້ທຸກຂໍ້ມູນຊີວະວິທະຍາທີ່ເກັບໄດ້ເທົ່າທີ່ຈະຫຼາຍໄດ້, ແລະບໍ່ແມ່ນການຮັບຮູ້ຮູບພາບເຕັມຮູບແບບ, ແລະບໍ່ແມ່ນໂຄງສ້າງຂອງໂຄງສ້າງທີ່ມີລັກສະນະເປັນເອກະລັກ ລາຍນິ້ວມື. ການຮັບຮູ້ເຕັມຮູບພາບບໍ່ສາມາດຈໍາແນກລະຫວ່າງຮູບພາບລາຍນິ້ວມືແລະຮູບພາບທີ່ບໍ່ແມ່ນນິ້ວມື. ນີ້ແມ່ນສາເຫດຂອງສາເຫດຂອງສາເຫດຂອງລະບົບການເຂົ້າຮຽນຂອງໂທລະສັບມືຖືໃນປະຈຸບັນທີ່ຖືກໂຈມຕີໂດຍ peels ສີສົ້ມແລະສະຕິກເກີຮູບເງົາ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການຮຽນຮູ້ຕົວເອງຂອງລະບົບການເຂົ້າຮຽນຂອງຜູ້ຜະລິດໂທລະສັບມືຖືໂດຍບໍ່ຈໍາແນກລະຫວ່າງລະບົບການເຂົ້າໃຊ້ຊີວະພາບທີ່ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບໃນລາຍການທີ່ມີຄວາມສໍາຄັນໃນການຮັບຮູ້ crack ຫຼັງການຮ່ວມເດີນ.

ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ບັນຫາເຫລົ່ານີ້ບໍ່ໄດ້ຖືກແກ້ໄຂ. ເນື່ອງຈາກເວລາສັ້ນໆຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນິ້ວມືໃນໂທລະສັບມືຖື, ຜູ້ຜະລິດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງບໍ່ໄດ້ປະສົບກັບການສະສົມເຕັກນິກຄວາມປອດໄພສໍາລັບການໂຈມຕີຄັ້ງນີ້. ວິທີການທີ່ຫລີກລ້ຽງຍັງງ່າຍດາຍຫຼາຍ, ນັ້ນແມ່ນການໃຊ້ລະບົບການຈັບຄູ່ໂດຍອີງໃສ່ຈຸດເຂົ້າຮຽນໃນລາຍນິ້ວມື, ແລະຈາກນັ້ນກໍ່ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະຫລີກລ້ຽງການໂຈມຕີຂໍ້ມູນຂ່າວສານ.

ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວບໍ່ມີຄວາມອ່ອນແອດັ່ງກ່າວໃນກະແຈພື້ນເມືອງ. ເນື່ອງຈາກວ່າກະເປົາຖືມັກຈະໃຊ້ແກັບຂະຫນາດໃຫຍ່, ແລະລະບົບການເຂົ້າໃຊ້ລາຍນິ້ວມືທີ່ສອດຄ່ອງກັບເຊັນເຊີຂະຫນາດໃຫຍ່ແມ່ນສ້າງໂດຍພື້ນຖານໂດຍອີງໃສ່ການຮັບຮູ້ຈຸດເດັ່ນ. ແນ່ນອນ, ມັນບໍ່ໄດ້ຖືກຕັດສິນອອກວ່າຜູ້ຜະລິດບາງຄົນໃຊ້ແກັບຂະຫນາດນ້ອຍຫຼາຍຫຼືມີຂໍ້ບົກຜ່ອງດ້ານວິທີການທີ່ຈະເປັນສາເຫດ, ເຊິ່ງອາດຈະເຮັດໃຫ້ເກີດບັນຫາດັ່ງກ່າວ.

ຜູ້ອ່ານລາຍນິ້ວມືລາຍນິ້ວມືໃຊ້ 360 °ຈຸດພິເສດຂອງ Semanonduction Live Live ຮຽນຮູ້ຄວາມປອດໄພສູງ, ແລະໃຊ້ 3 algorithms ທີ່ແຕກຕ່າງກັນສໍາລັບການປຽບທຽບຂໍ້ມູນນີ້ວມື. ສູດການຄິດໄລ່ແມ່ນສ້າງຂື້ນໂດຍອີງໃສ່ຈຸດເດັ່ນຂອງໂຄງສ້າງ, ແລະບົນພື້ນຖານນີ້, ຮູບພາບການຄິດໄລ່ຮູບພາບຖືກແນະນໍາໃຫ້ປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງທຽບໃສ່ການປຽບທຽບ. ອັດຕາການຜ່ານຂອງ algorithm ຮູບພາບໃນໂທລະສັບມືຖືທົ່ວໄປແມ່ນສູງ, ແຕ່ວ່າອັດຕາການຮັບຮູ້ຂໍ້ຜິດພາດຍັງສູງ, ໂດຍທົ່ວໄປແມ່ນປະມານຫ້າສິບພັນ. ເຊັນເຊີຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ໃຊ້ໂດຍເຄື່ອງສະແກນລາຍນິ້ວມືດ້ວຍຊິບນິ້ວມືທີ່ມີຄວາມໄວສູງສາມາດບັນລຸໄດ້ໃນຫນຶ່ງລ້ານຂໍ້ມູນຂ່າວສານທາງຊີວະພາບ, ແລະຄວາມປອດໄພສູງກວ່າການຮັບຮູ້ລາຍນິ້ວມືມືຖື ລະບົບການເຂົ້າຮ່ວມເວລາ.