Гэртээ хурууны хээ сканнер аюулгүй хэвээр байна уу?

Гар утасны жижигхэн мэдрэгчийн улмаас тухайн нийт цуглуулсан биометрийн мэдээллийг ашиглах шаардлагатай байгаа тул энэ нь зөвхөн зургийн талбарыг ашиглах шаардлагатай бөгөөд энэ нь зөвхөн зураг хүлээн зөвшөөрлийг ашиглахад ашиглах шаардлагатай хурууны хээ. Бүрэн зургийн тангараг өргөлт нь хурууны хээ, хурууны хээ биш зургуудыг ялгаж салгаж чадахгүй. Энэ бол одоогийн хурууны хээгээ хүлээн дагах цаг хугацаа, жүржний хальс, киноны наалтууд руу довтолжээ. Нэмж дурдахад "Дайсны хээ," Дайсны болон дайсан "-ыг ялгахгүйгээр бие хурууны хээг цаг хугацааны оролцоотойгоор сурч мэдэхийн тулд Foompe хээ цэнгэлийн системд оролцсон биометрийн мэдээллийг олж мэдэх болно Киноны дараах хагарал.

Гэсэн хэдий ч эдгээр асуудлууд шийдэгдэх боломжгүй юм. Хурууны хээг өргөдлийн улмаас гар утас, Холбоотой утаснуудын хээг олж буй үйл үйлдвэрлэгчид Хурууны хээ хуримтлалын цаг хугацаа, ийм довтолгооноос зайлсхийх арга байхгүй. Үүнээс зайлсхийх арга нь бас энгийн, энэ нь хурууны хээ, дайсны болон дайсан "-ыг ашиглах, дараа нь" Дайсан, дайсан ", дараа нь" Дайсан, дайсан "-ыг олж, дараа нь хуурамчаар үйлдэхээс зайлсхийх хэрэгтэй.

Уламжлалт түгжээтэй ийм эмзэг байдал байдаггүй. Учир нь Түгжээ нь ихэвчлэн том хэмжээтэй, хурууны хээг хүлээн зөвшөөрдөг, хурууны хээт хамааралтай байдаг. Мэдээжийн хэрэг, зарим үйлдвэрлэгчид маш жижигхэн газар нутгийг ашигладаг бөгөөд энэ нь маш жижигхэн газар нутгийг ашигладаг, эсвэл алгоритм согогтой байдаг.

Хурууны хээ сканнерийн хурууны хээ нь 360 ° сохор, Speade Spection Hearch-ийн HEAD SOUPLOR HEARE HOLDER ALGORING HEACE-д дасан зохицож, 3-р түвшний Stops Headporce Hearp alg algore-д дасан зохицдог бөгөөд upeo-Cerportm хөдөлгүүрийн гүнзгий суралцагчдад дасан зохицох бөгөөд Feedpling orep allipe-д дасан зохицох бөгөөд Feedpling read alg ofpload-д дасан зохицох бөгөөд 3 өөр Algorither-д дасан зохицдог бөгөөд Feedpling orep ate almple-д тохирч байна. Алгоритм нь бүтцийн онцлог шинж чанар дээр суурилсан алгоритмыг барьсан бөгөөд энэ үндэслэлээр, энэ үндсэн дээр харьцуулах нарийвчлалыг сайжруулахын тулд зурагны алгоритмыг танилцуулж байна. Ерөнхий гар утас дээрх зургийн алгоритмын тойм нь өндөр, гэхдээ алдаа хүлээн зөвшөөрөгдсөн хэмжээ нь маш өндөр, ерөнхийдөө тавин мянга нь байдаг. Хурдны хээг сканнерын сканнерын хэт өндөр хурдны мэдрэгч нь биологийн мэдээллийн буланд хэрэглэгддэг томоохон мэдрэмтгий байдал нь биологийн мэдээллийн баялаг, аюулгүй байдлын хүртээмжийн түвшинд нэг саяыг хүлээн зөвшөөрч, аюулгүй байдлын хүртээмжийн түвшинд хүрч чаддаг Оцгойдаагийн хуралдааны систем.