气味通过手机传播,如何用手机发送邮件到别人邮箱

十多年前，你可以能够根本不会想到用手机可以发送声音和视频。飞速发展的现代总是会给我们带来许多惊喜。或许你可能够不敢相信，现在连“气味”都能够用手机来发送了。一款叫做Ophone的神器就可以做到这点。

Ophone的外形是个简单的圆柱体，还配备一个类似路由器一样的底座。在内部还安置了一个香味芯片，当你在半夜晒美食照片的，再加入一些美食的香味，会不会让你好友们流口水呢。

这些功劳完全归功于芯片上的32种原始味道，可以根据自己的需求混合成30多万种复杂的气味程式码。通过蓝牙气味程式码会传送到手机上面，然后再通过应用使得对方的ophone接受到发送过来的气味。

香味芯片也是会用完的，不过不用担心，你只需像更换打印机墨盒一样更换。

怎么把自己闻到的东西通过手机传输给别人，让别人也感受到这个味道

想要把自己闻到的东西，通过手机传给别人让别人也感受到这个味道，首先来说，你要把你闻到东西的实物图，拍成图片，用手机给她截图发过去，他也就会有所感觉，如果他没见过这个东西，或者是没有吃过这个东西，你可以用你的语言去描述，比如说，酸酸的甜甜的粘粘的，或者是，吃的时候有什么其他具体的感觉，你都可以和他们描述过去，这样他就会能感受到这个味道，你也就能达到这个目的。

研究人员研发嗅觉传感器，吹口气也能解锁手机

研究人员研发嗅觉传感器，吹口气也能解锁手机

　　研究人员研发嗅觉传感器，吹口气也能解锁手机，日本研究人员开发了一种嗅觉传感器，能够通过分析呼吸中的化合物来识别个体。研究人员研发嗅觉传感器，吹口气也能解锁手机。

　　研究人员研发嗅觉传感器，吹口气也能解锁手机1

　　智能手机可以通过哪些途径进行解锁呢？

　　人们解锁手机，从初期的按键、图形解锁，慢慢发展到目前广泛应用的指纹解锁、声音解锁以及人脸识别等。最近，日本的一项科学研究为智能手机解锁提供了另一种全新的方案——通过“吹一口气”就能解锁。

　　图丨嗅觉传感器效果图，在不久的将来，使用人工嗅觉传感器进行基于呼吸气味的个人身份验证可能会成为可能（来源：九州大学）

　　日本九州大学和东京大学科研团队合作，首次通过人工嗅觉传感器系统，对人呼吸中的化合物进行解析，进而实现验证个人身份的效果。他们利用 16 个通道化学电阻传感器阵列，结合机器学习技术制造出“人造鼻”，并成功实现了 97% 以上的平均准确度。此外，该研究还展示了传感器数量对准确性和再现性的影响。

　　近日，相关论文以《基于呼吸气味的个体认证通过人工嗅觉传感器系统和机器学习（Breath odor-based individual authentication by an artificial olfactory sensor system and machine learning）为题发表在Chemical Communications上[1]。

　　图丨相关论文（来源：Chemical Communications）

　　智能手机解锁的关键在于，通过生物识别技术来确认人们身份的独特性。在以往的识别方式中，常规的途径是针对指纹、掌纹、声音和面部等进行识别。另外，还包括声学、手指静脉等不常见的识别方式。

　　“这些技术依赖于每个人的身体独特性，但它们并非万无一失。身体特征可能会被复制，甚至会因受伤而受损，”该论文第一作者、东京大学工程研究生院材料科学与工程系博士生柴亚努·吉拉尤帕特（Chaiyanut Jirayupat）对媒体表示，“最近，人类气味作为一种新的生物识别身份出现了，主要是使用你独特的化学成分来确认你是谁。”

　　图丨用于基于呼吸的生物特征认证的人工嗅觉传感器（来源：九州大学）

　　要想实现这样的效果，该团队首先想到了从人的皮肤中产生的化合物来进行身份信息的识别。然而，这种方法也并不稳妥。其矛盾点在于，机器检测身份信息必须满足一定程度的浓度才能达到“识别”，而皮肤并不能产生高浓度的挥发性化合物。

　　基于此，研究人员便萌生另一个想法：是否可借助人类呼吸进行生物识别呢？

　　“皮肤中挥发性化合物的浓度可低至十亿或万亿分之几，而从呼吸中呼出的化合物可高达百万分之几，”吉拉尤帕特继续说道，“事实上，人类的呼吸已经被用来识别一个人是否患有癌症、糖尿病，甚至是 COVID-19。”

　　图丨系统和嗅觉传感器。对象首先向收集袋中呼吸。然后将袋子连接到嗅觉传感器，该传感器分析个人呼吸中发现的化合物。基于化合物的浓度，机器学习系统识别个体（来源：九州大学）

　　在确定这一全新的生物识别途径后，该团队首先对受试者的呼吸样本进行了综合分析，以判定可用于生物特征认证具体来源于哪些化合物。根据相关结果，该传感器可识别包括 28 种化合物在内的人类呼吸成分，用来进行身份的生物识别。

　　具体来说，该团队制造了“人造鼻”嗅觉传感系统，而嗅觉传感器阵列 16 个通道中，每一个单独的通道都能对特定范围的化合物进行识别。然后，再把传感器数据传输至机器学习系统，通过这种方式对每个呼吸样本中的化学成分进行解析。

　　图丨基于呼吸气味感知的个体认证的图形工作流程（来源：Chemical Communications）

　　在相关试验中，该团队通过该系统对 6 位受试者的呼吸样本进行检测。结果显示，该系统不仅能识别个体，其平均准确率达到了 97.8%。该受试者群体是由不同年龄、性别和国籍的人组成，研究人员将样本量进一步扩大到 20 位受试者时，该准确率也保持在高水准，并未因样本量扩大而影响其准确性。

　　同一个人呼吸成分是否会受饮食因素干预，而使测试结果受到影响呢？正是考虑到这点，受试者在相关测试前 6 小时就开始保持禁食状态，以确保测试的准确性。

　　当然，如果该系统想要在未来大规模使用，还要解决更多的技术问题，比如让相关结果不再受饮食等因素影响，而是在任何状态下都可通过呼吸 精准地识别到使用者的身份信息。

　　不过，该团队对解决该问题持乐观态度。该论文通讯作者、东京大学工学研究生院教授柳田武（Takeshi Yanagida）对媒体说道：“值得庆幸的是，我们目前的研究表明，添加更多传感器并收集更多数据可以克服这一障碍。”

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　　指纹和虹膜扫描这样的生物认证过去总是会出现在影片中。但这些技术的使用范围早已扩大，指纹验证和面部识别已在智能手机上司空见惯。现在，生物识别安全工具包又增添了新的选项：呼吸。据《化学通讯》杂志22日发表的一份报告，日本研究人员开发了一种嗅觉传感器，能够通过分析呼吸中的化合物来识别个体。

　　与机器学习相结合，这种由16通道传感器阵列构建的“人造鼻”能够对多达20个人进行身份验证，平均准确率超过97%。

　　在这个信息和技术的时代，生物识别认证是保护宝贵资产的重要方式。从常见的指纹、掌纹、声音和面部识别，到不太常见的耳朵和手指静脉，机器可使用各种生物识别方法来识别一个人。

　　研究人员解释说，这些技术依赖于每个人的身体独特性，但它们并不是万无一失的。身体特征可能会被复制，甚至会因受伤而受损。人类气味则成为一种新的生物识别技术，使用个人独特的化学成分来确认“你是谁”。

　　其中一个目标是经皮气体——从皮肤产生的化合物。然而，这些方法有其局限性，因为皮肤产生的挥发性化合物浓度不足以让机器检测到。因此，研究小组转而研究是否可用人类的呼吸来代替。皮肤中挥发性化合物的浓度可能低至万亿分之几，而呼出的化合物浓度可高达百万分之几。

　　研究小组从分析受试者的呼吸开始，观察哪些化合物可用于生物识别认证。研究人员发现共有28种化合物是可行的选择。在此基础上，他们开发了一个有16个通道的嗅觉传感器阵列，每个通道都可识别特定范围的化合物。传感器数据随后被传递到机器学习系统中，以分析每个人的呼吸组成，并开发用于区分个人的特征。

　　研究人员用6个人的呼吸样本对该系统进行了测试，发现它可识别个人，平均准确率为97.8%。即使样本量增加到20人，这种高水平的准确性仍然保持不变。

　　不过，研究人员表示，在这项技术真正走入寻常百姓家之前，还有许多工作要做。此次研究中，他们要求受试者在测试前6小时禁食。下一步，他们将改进该技术，使之不受饮食的影响。目前的研究表明，增加更多传感器和收集更多数据可克服这一障碍。

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　　指纹、虹膜扫描这样的`生物认证过去常会出现在间谍片中，但这项技术的使用范围早已扩大，指纹验证和面部识别已在人们手机上司空见惯。现在，生物识别安全工具包又增添了新选项：呼吸。据《化学通讯》杂志22日发表的一项研究，日本研究人员开发出一种嗅觉传感器，能够通过分析呼吸中的化合物来识别个体身份。

　　在这个信息和技术的时代，生物识别认证是保护宝贵资产的重要方式。从最常见的指纹、掌纹、声音和面部识别，到不太常见的耳朵和手指静脉，机器可使用各种生物识别方法来识别一个人。

　　研究人员解释说，人类气味是一种新的生物识别技术，使用个人独特的化学成分来确认“你是谁”。

　　其中之一是经皮气体——从皮肤产生的化合物，但皮肤产生的挥发性化合物浓度很难让机器检测到。因此，研究小组转而研究是否可用人类呼吸来代替。事实上，人类的呼气已被用来识别一个人是否患有癌症、糖尿病，甚至新冠肺炎。

　　研究小组从分析受试者的呼吸开始，筛选可用于生物识别认证的化合物，共发现了28种可行的化合物。在此基础上，他们开发了一个有16个通道的嗅觉传感器阵列，每个通道都可识别特定范围的化合物。传感器数据随后被传递到机器学习系统中，分析每个人的呼吸组成，并以此区分个人的特征。

　　研究人员用6个人的呼吸样本对该系统进行了测试，发现它识别出个人身份的平均准确率为97.8%。即使样本量增加到20人，这种高水平的准确率仍然保持不变。

　　不过，研究人员表示，在这项技术真正进入应用之前，还有许多工作要做。此次研究中他们要求受试者在测试前6小时禁食。下一步，他们将改进该技术，使其不受饮食的影响。目前的研究表明，增加更多传感器并收集更多数据，可克服这一障碍。