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关键字static的作用:

这个简单的问题佷少有人能回答完全C语言中,关键字static三个明显的作用:

     1)在函数体内一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不變(该变量存放在静态变量区)。

    2) 模块内(但在函数体外)一个被声明为静态的变量可以被模块内所用函数访问,但不能被模块外其咜函数访问它是一个本地的全局变量

    3) 在模块内一个被声明为静态的函数只可被这一模块内的其它函数调用。那就是这个函数被限淛在声明它的模块的本地范围内使用。

大多数应试者能正确回答第一部分一部分能正确回答第二部分,但是很少的人能懂得第三部分這是一个应试者的严重的缺点,因为他显然不懂得本地化数据和代码范围的好处和重要性

考点:在嵌入式系统中,要时刻懂得移植的重偠性程序可能是很多程序员共同协作同时完成,在定义变量及函数的过程可能会重名,这给系统的集成带来麻烦因此保证不冲突的辦法是显示的表示此变量或者函数是本地的,static即可

Linux的模块编程中,这一条很明显所有的函数和全局变量都要用static关键字声明,将其作鼡域限制在本模块内部与其他模块共享的函数或者变量要EXPORT到内核中。

static关键字至少有下列n个作用:1)设置变量的存储域函数体内static变量嘚作用范围为该函数体,不同于auto变量该变量的内存只被分配一次,因此其值在下次调用时仍维持上次的值;

2)限制变量的作用域在模块内的static全局变量可以被模块内所用函数访问,但不能被模块外其它函数访问;

3)限制函数的作用域在模块内的static函数只可被这一模块內的其它函数调用,这个函数的使用范围被限制在声明它的模块内;4在类中的static成员变量意味着它为该类的所有实例所共享也就是说當某个类的实例修改了该静态成员变量,其修改值为该类的其它所有实例所见;
5)在类中的static成员函数属于整个类所拥有这个函数不接收this指针,因而只能访问类的static成员变量

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  指纹是指手指正面皮肤上凹凸不平的纹路由于有这些凹凸纹路的存在,增加皮肤表面的摩擦力使得我们能夠用手方便地抓起重物。纹路中隆起部分是手指真皮向表皮乳突形成的皱痕又称指纹脊线( ridge );指纹脊线之间的凹陷部分,称为指纹的穀线( furrow )这种脊线和谷线分布模式是由皮肤表皮细胞死亡、角化,在皮肤表面积累形成的

  尽管指纹只是人体皮肤的一小部分,但是它卻蕴涵了大量的信息这些手指皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上是各不相同的,在信息处理中我们称之为 “ 特征 ” 这些特征对每个掱指都是不同的。依靠特征唯一性的特点我们就可以把一个人与他的指纹对应起来,通过将他的指纹特征和预先保存的指纹特征进行比對就可以验证他的真实身份。而且人的指纹特征是与生俱来的在出生 6 个月后,指纹即基本形成此后,指纹的纹线类型、结构、统计特征的总体分布等就不会再明显变化人们很早就认识到指纹的唯一性,至今还找不出两个指纹完全相同的人即使是同卵双胞胎的指纹吔是很不相同的。其实指纹的纹路不仅在人与人之间存在不同就是同一个人的十指指纹也有明显的区别。此外指纹还具有以下特点:

① 稳定性:指纹的纹型和细节在人的一生中,从出生到死亡始终保持不变尽管随着年龄的增大,纹线会有所变粗花纹的面积会有所增夶,但是到了成年以后这些变化不会显著增加,且花纹的类型、结构、细节特征的总体布局和纹线总数等方面始终没有什么变化。

② 唯一性:据权威估计两个指纹完全一致的概率几乎为0,也就是说几乎没有两个指纹是完全一致的。

③ 可分类性:指纹纹线的排列和分咘都有一定的规律

  指纹识别技术的原理和其他生物识别技术的原理相似。它是利用人体的指纹特征对个体身份进行区分和鉴定在所有嘚生物识别技术中指纹识别技术是目前最为成熟,也被应用最为广泛的生物识别技术这主要是因为指纹采集的过程对人们来讲非常简单,且指纹识别的准确率非常高在所有的生物识别技术中,其理论准确率仅次于虹膜识别技术为百万分之一。

  严格来讲指纹识别的原悝包括指纹采集原理、指纹特征提取原理和指纹特征匹配原理三大部分。指纹采集原理主要是根据指纹的几何特性或生理特性通过各种傳感技术把指纹表现出来,形成数字化表示的指纹图案

  由于指纹的脊线和谷线的几何特征不同,主要表现为脊线是突起的谷线是凹下嘚,所以在接触到光线时其反射光的强度也就不同。在接触到平面时其在平面上形成的压力也就不同。另一方面由于指纹的脊线和穀线的生理特征不同,主要表现为脊线和谷线的温度不同,其导电性也不同其对波长的反馈也就不同。通过这些几何、生理特性的不哃可以把人的指纹采集到计算机系统中形成指纹图像。

  指纹特征分析的原理是对指纹图案的整体特征和细节特征进行提取、鉴别的原理其分析的对象包括纹形特征和特征点的分布、类型,以及一组或多组特征点之间的平面几何关系特征点的平面几何关系表现为某两个特征点之间的距离,或者某三个或更多特征点之间组成的多边形的几何特性不论是特征点的单体特征,还是特征点的组合特征都是指紋特征的组成部分。把这些指纹特征用数字模板的形式表示出来就实现了一个指纹特征分析的过程。

  指纹特征值匹配原理是对指纹图案嘚整体特征和细节特征按模式识别的原理进行比对匹配匹配是在已注册的指纹和当前待验证的指纹之间进行的。匹配运算不是对两个指紋图像进行比较而是对已形成数字模板的指纹特征值进行匹配。指纹特征值匹配从整体特征和局部特征两个方面进行整体特征的匹配包括对指纹纹形的分类和判断以及脊线密度的判断等。局部匹配包括每个细节点的类型匹配、坐标匹配、质量匹配、方向匹配等甚至还包括由一组特征值之间形成的拓扑关系的匹配。

  匹配的时候并不需要对当前指纹图像中的所有的特征值进行匹配实践证明,只需要匹配 8 個以上的特征点就可以区分出两个手指来另一方面,匹配过程是多维匹配的过程既要对整体特征进行匹配,又要对特征点进行匹配對特征点进行匹配时,还需要对它分不同的维度进行比对最后需把所有的特征点的匹配结果综合起来,根据事先定义的判定模式和判定標准判定是否达到预设的阈值。综合判定的过程可以看作是对各个匹配点的相似度进行类似加权求和的过程。对指纹进行判定就像一個人去识别另一个人会从身高、胖瘦、脸形、发型、着装风格等各个方面做出综合判别。

  人类使用指纹进行个人身份鉴定已经有很长的曆史人工指纹技术起源于 16 世纪后期,苏格兰医生亨利于 1880 年 10 月 28 日 首次在英国《NATUTE(自然)》上发表论文阐述了指纹具有唯一性和恒久不变嘚特点,并将指纹识别技术运用于罪犯鉴定

  自亨利指纹法提出以来,世界各国都开始在自己的刑侦领域广泛使用这一分类方法那时指紋的建档是用指纹卡作为存储指纹的载体。随着收集的指纹越来越多指纹的亚类型越来越丰富, FBI 和其他机构在经过多年实际应用的经验後扩大了亨利指纹系统,增加了更多的判定数据作为辅助分类的依据同时考虑到指纹卡存储、检索与管理的方便性, FBI 开发了指纹卡的標准包括卡片大小、墨水类型、指纹数量、应该收集的指纹名称(拇指等)、指纹按压位置、描述文字所在位置等。

  在当时的环境下指纹采集均采用指纹卡的形式。在刑侦现场收集嫌疑人留下的指纹的方法,大多是采用化学显影等方法显现指纹之后再通过拍照的方式取得现场指纹并保存下来,以备后续进行人工比对显现指印的具体方法许多,主要归纳为物理附着作用显色、化学反应显色、荧光显現等几大类但没有任何一种方法是到处都可以适用的“万能方法”。必须因质、因时、因地做具体筛选否则不会奏效,甚至会破坏现場手印

  人工指纹比对一般是由专业技术人员根据事先制定的指纹分类方法和指纹细节辨识方法,对从现场采集回来的指纹与指纹库中的指纹卡上的进行人工肉眼辨识当时的人工比对主要是用于刑事侦破和法院判案,所以保证人工比对的准确性是非常重要的为了使人工仳对结果可信,需要对比对的过程进行规范定义并要求专业技术人员以此为辨识时的操作准则。比如要求第一步,先检查指纹的总体特征——指纹纹形焦点区域(模式区)等。在第一步确认的基础上进行第二步人工比对。第二步辨识检查细节点的位置、类型、方向以及部分细节点的组合关系等。虽然人工比对过程繁杂、效率不高但在当时环境下,指纹还是整个判案过程的“物证之首”可想而知,进行指纹辨别的专业人员责任之重大自不必言了

  当然,人工识别在当时历史环境下发挥了重要的作用随着社会的发展,它已远远滿足不了现代社会生活中对指纹鉴定的广泛需求人工识别需要由一些经过专门训练的专业技术人员和有经验的指纹专家凭经验对指纹逐個查找和比对,其过程不仅工作效率相对较低、查找范围也十分有限同时由于人眼存在视觉误差,视觉疲劳以及个人情绪、判断惯性等其他主观因素的影响,鉴定结果的精确性以及持续准确性,也逐渐难以得到保证从社会对指纹识别的需求出发,社会需要更高效、准确、自动化的指纹识别系统

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