人脸识别系统下的大数据采集
原创
随着互联网和新科技的高速发展，在AI系统下。目前人脸识别系统也已经大众广泛运用。比如手机付款，手机开锁，车站的安检银行等等都会运用到人脸识别。人脸识别属于生物特征识别技术，人脸识别、大数据等技术为大众提供便利的同时，也存在着个人信息被过度采集的风险。人脸识别简单来说就是通过识别的人脸获取您的数据信息，在大数据时代下，人脸识别醉倒的问题就是个人隐私数据泄露的问题，一边是通过人脸识别能分析采集数据用户的隐私，通过隐私也可能会泄露个人的数据。一些不法用户通过人脸识别获取到了一些隐私数据也可以倒卖，所以人脸识别系统目前存在一些安全风险问题。
人脸识别数据的采集：
1，通过python爬虫程序使用代理IP采集网络上的人脸数据，
2，采集公共场所摄像头采集到的人脸数据
3，在各种人脸识别系统的应用下，只要识别一次，就可以采集一次新的公开数据信息
通过人脸识别采集的到数据，一般是可以采集到用户个人信息登记的公开信息，也可以通过以下代码采集到公开的数据信息，切勿去采集被人的隐私信息：
#! -*- encoding:utf-8 -*-
import aiohttp, asyncio
targetUrl = "http://httpbin.org/ip"
# 代理服务器(产品官网 www.16yun.cn)
proxyHost = "t.16yun.cn"
proxyPort = "31111"
# 代理验证信息
proxyUser = "username"
proxyPass = "password"
proxyServer = "http://%(user)s:%(pass)s@%(host)s:%(port)s" % {
"host" : proxyHost,
"port" : proxyPort,
"user" : proxyUser,
"pass" : proxyPass,
}
userAgent = "Chrome/83.0.4103.61"
async def entry():
conn = aiohttp.TCPConnector(verify_ssl=False)
async with aiohttp.ClientSession(headers={"User-Agent": userAgent}, connector=conn) as session:
async with session.get(targetUrl, proxy=proxyServer) as resp:
body = await resp.read()
print(resp.status)
print(body)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(entry())
loop.run_forever()原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
评论
登录后参与评论
推荐阅读
相关产品与服务
人脸识别
腾讯云神图·人脸识别（Face Recognition）基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。 可应用于在线娱乐、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。