「草上の朝食」という絵を描いたのは、画家のマネ以外に誰ですか? 詳細な回答

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「草上の朝食」という絵を描いたのは、画家のマネ以外に誰ですか? 詳細な回答

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知ってますか？

アーティストのマネの他に、誰が「草の上の朝食」の絵を描きましたか?

アーティストのエドゥアール・マネとクロード・モネは時々混乱します。結局のところ、彼らは両方ともフランス人であり、同時に生活し、印象派のスタイルで働いていました。マネの最も有名な絵画のXNUMXつであるBreakfastonthe Grassの名前でさえ、モネは彼のBreakfast ontheGrassを借りて書いた。

著者: ジミー・ウェールズ、ラリー・サンガー

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一般に信じられていることとは反対に、網膜は年齢とともに変化することが判明しました。対策が間に合わないと、将来のセキュリティサービスの作業が大幅に複雑になる可能性があります。

セキュリティ目的での網膜のスキャンと認識は、世界中の多くの国でますます使用されています。アラブ首長国連邦や英国などの一部の州では、この手順を国境管理プロトコルにすでに導入しています。しかし、インディアナ州ノートルダム大学の科学者によると、この方法は一見したように信頼できるものではありません。年齢とともに、人間の網膜が変化し、それに伴い偽の不一致の頻度が増加することが判明しました。

研究者は、最先端の商用ソフトウェアを使用して、20 年から 000 年の間に撮影された 644 の網膜の 2008 を超える異なる画像の違いを分析しました。彼らは、同じ人々の網膜の画像を比較しました。取得期間は約 2011 か月で、153 年、XNUMX 年、または XNUMX 年でした。 XNUMX 年後のベースラインと比較して、スキャン結果の誤った不一致の頻度が XNUMX% 増加したことが判明しました。

同じ網膜の 1 つの画像は常に互いにわずかに異なるため、すべての網膜認識方法には誤差の範囲があります。 2 人の異なる人の網膜を同一であると誤認する可能性 (誤一致率) は、約 3 万分の 2,5 です。研究者が得たデータに基づくと、システムで 2 年間画像化された網膜の場合、不一致の確率は 1 万分の 2 に増加します。この値は無視できるように見えますが、明らかに、観察された効果は累積的です。つまり、時間の経過とともに「累積」します。つまり、5 ～ 10 年経っても問題に気付かない場合でも、XNUMX ～ XNUMX 年後には大幅に悪化する可能性があります。少なくとも、スキャンを繰り返す必要があるため、検証手順の期間が長くなる可能性があります。最悪の結果は、不法に国境を越える人々が検出されない可能性を高めることです.

この問題に対する可能な解決策の XNUMX つは、データベース内の網膜画像を定期的に更新することです。これは、特定の組織上の問題に関連している可能性があります。専門家は、加齢に伴うエラーの影響を受けない網膜認識アルゴリズムの開発が最も受け入れられる選択肢であると考えています。彼らはまた、網膜が老化しないという主張がどこから来たのかは完全に不明であると述べています. これは、網膜生体認証スキャン研究の初期になされた楽観的な仮定に基づく長期データの欠如から生じたようです。繰り返し繰り返した結果、この仮定は徐々に最初のテストに耐えられない公理に変わりました。

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