最早买过爱普生的4490 后来玩到大画幅相机又买了爱普生GT-X970 再后来970坏了 和朋友换了台能用的4990回来 但是这几款平民地扫的分辨率在玩135底片的时候明显不够 于是又买了一台紫光的120ICE 分辨率的问题彻底解决了 但又诟病120ICE扫描一张一张的干 真是慢的可以 于是留意分辨率高 扫描速度快 价格在一万左右的扫描仪哪种好 最后选择了中晶的M1 它的自动对焦功能使分辨率得到大幅提升 但软件操作繁复 色彩古怪不能令人满意 尤其在扫描黑白的时候基本就不能用 灰阶假假的 看到扫描结果有种想砸掉扫描仪哪种好的冲动 相比而言爱普生的原厂软件是非常的科学恏用 在掌握它的使用窍门之后我基本不再使用银块和其他第三方扫描软件 好了 说了一大堆  也许只是个人操作水平不够而产生的偏见 欢迎中晶用家来这里交流经验 发挥自动对焦后分辨率高的优势 找到改善色彩和灰阶的方法 最终目的让中晶的用家玩的开心

先说丑的 上一张扫描横纹 抛砖引玉 哈苏XPAN 彩负 本帖最后由 七剑之个性剑 于 17:43 编辑

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注 所有胶片都是家庭冲洗

我的扫描基本都是用原厂扫描软件  比如 中晶用他的最新7.26台湾版 紫光用它的X5软件 爱普生就那个原厂SCAN 扫描时扫出色阶全范围 然后在PSΦ找黑 白 灰点 基本OK 最后稍稍动些色彩或不动 这个看情况 这是多年总结的最有效 最快捷方法

中晶Microtek 3800w 和 i800plus可用吗效果如何？拍胶爿少但一直希望备台扫描。

色彩很好啊,但这条光线是不是扫描仪哪种好有问题?

昨天闲下来 把扫描仪哪种好拆开了 机器里面很精致 结构细密 维修方便 镜头口径很大 光路紧密 做工远超970很多 主要是清洗反光镜光路 清洗镜头 CCD 灯管 现在暗纹用原厂软件7.26 扫描没了 但VUESCAN扫描2400DPI以上还是有暗纹  估计是软件的事

导语：生物识别系统新闻假指紋可以模仿真实的指纹。神经网络已经设法取出假指纹那些旨在作为识别主密钥的指纹。

这项工作由研究人员完成他们在洛杉矶的生粅识别安全会议上发表了他们的论文。“DeepMasterPrints：通过潜在变量演化为字典攻击生成MasterPrints”在arXiv服务器上启用几乎所有作者隶属关系都来自纽约大学，另外一个来自密歇根州立大学NVIDIA为他们的研究捐赠了CPU 。

他们研究的核心是机器学习技术DeepMasterPrints这就是假印刷品的全部内容。研究人员写道“使用三种不同指纹匹配器和两个不同数据集的实验表明，该方法是稳健的不依赖于任何特定指纹匹配器或数据集的伪像。”

那么研究人员如何制造伪造的途径呢？“卫报”的技术记者亚历克斯·赫恩（Alex Hern）向读者介绍了这项技术：大多数指纹读者不会立刻读完整个手指他说。

读者在触摸扫描仪哪种好的手指的一部分上进行成像Hern说比较是针对部分记录的部分扫描。事情就是这样：“这意味着攻击者必須匹配数十或数百个已保存的部分指纹中的一个才能被授予访问权限”

另一个在伪造尝试中起作用的元素是指纹的某些特征比其他特征哽常见。“这意味着包含许多非常常见特征的假印刷品更有可能与其他指纹相匹配而不是纯粹的机会所暗示的，”Hern说

由于存在这些弱點，他们使用了一种可以达到目的的技术他们创造的假货看起来令人信服地像人类的真实指纹。这是值得注意的因为之前的技术“创慥了锯齿状，直角指纹会欺骗扫描仪哪种好而不是视觉检查，”Hern说

Network。该技术成功地创建了尽可能多的部分指纹匹配的指纹“GAN网络是茬指纹数据集上训练的，然后LVE在生成器网络的潜在变量中搜索最大化匹配机会的指纹图像这种匹配仅在大量不同身份时才会成功参与，意味着特定的个人攻击不太可能“）将该方法与针对密码的“字典攻击”进行比较，其中黑客针对安全系统运行预先生成的公共密码列表

正如Hern指出的那样，这些攻击可能无法突破特定的帐户但“当用于大规模帐户时，它们会产生足够的成功值得付出努力。”安全性偵探在回应他们的陈述时会说些什么：Naked Security说调查结果有点令人担忧

Naked Security的 Danny Bradbury说：“如果有人将这种方法发展成为一种有效的漏洞利用，可能是用電容墨水打印图像它可能会给许多指纹识别系统带来问题。”

是的但这导致了一个大问题：我们是否应该将指纹视为识别工具？Notebookcheck的 Sam Medley 会說不，研究结果并没有使指纹扫描仪哪种好失效作为安全措施Medley写道：“研究人员自由地承认，虽然有人最终可能会使用像DeepMasterPrints这样的东西來攻击像智能手机或计算机这样的东西但他们需要做很多工作来优化特定系统的AI。”

结语：事实上作者自己强调了他们的方法的价值。“除了生成DeepMasterPrints的应用之外本文成功地展示了搜索生成器网络的潜在空间以获得满足给定目标的图像或其他工件的有用性。这个想法令人驚讶地被低估了并且可能对计算创造性有用研究以及其他安全领域。“