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人脸活体检测实现流程及鉴别步骤

现有的人脸识别场景中,极易用照片、视频等方式复制人脸进而攻击,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁,考虑到一旦虚假人脸攻击成功,极有可能对用户造成重大损失,因此势必需要为现有的人脸识别系统开发可靠...为了确保你是“活的你”,人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤,比如眨眼判别:对于可以要求用户配合的应用系统,要求用户眨眼一到两次,人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸;或者嘴部张合判别...1.人脸检测:定位人脸哪里,检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况,可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。2.3D检测:验证采集到的是否为立体人像,能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。...人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤,比如:1. 眨眼判别:对于可以要求用户配合的应用系统,要求用户眨眼一到两次,人脸活体检测系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸;2....基于人脸识别场景中的防欺诈解决方案,人脸活体检测技术可以有效阻挡PS换脸、视频、三维人脸模型、高清人像照片等各种不同类型的攻击。

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解读 | 生成人脸修复模型:同时使用两个鉴别器,直接合成逼真人脸

与之前很多其他工作不同,针对人脸修复任务,这篇论文的作者同时使用了两个鉴别器来构建整个模型,因此不论是局部图像还是整个图像,看上去都更加逼真。 2. 方法 2.1 模型结构 ?...局部鉴别器被用来判别图像缺失区域中合成的图像补丁是否真实。整体鉴别器则用来判别整张图像的真实性。这两个鉴别器的架构相似于论文《用深度卷积生成对抗网络来进行非监督表征学习》中的所述架构。...两个鉴别器的损失函数的不同之处在于:局部鉴别器的损失函数 (L_a1) 仅仅反向传播图像缺失区域的损失梯度,而整体鉴别器的损失函数 (L_a2) 反向传播整个图像的损失梯度。...结论 这个基于生成对抗网络的模型具有两个鉴别器和一个语义正则化网络,能够处理人脸修复任务。它能够在随机噪声中成功地合成缺失的人脸部分。 6....改进建议 这个模型一个局限是并不能处理一些未对齐的人脸,可以增加一个面部变形的网络来将输入的人脸规范化。

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如何避免人脸识别系统被破解,随机动作指令人脸活体检测技术有作为

人脸识别系统的攻击,主要有3类:照片攻击、视频攻击和3D模型攻击。非法 分子或者假冒用户在获得合法用户的照片或视频后,使用合法用户的照片或视频作为伪造 的人脸试图欺骗系统。...为了区分真实人脸以及照片、视频,防范人脸识别系统可能遭受的攻击,就需要应用人脸活体检测技术。...为了确保你是“活的你”,人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤,比如眨眼判别:对于可以要求用户配合的应用系统,要求用户眨眼一到两次,人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸;或者嘴部张合判别...人脸检测:定位人脸哪里,检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况,可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。 3D检测:验证采集到的是否为立体人像,能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。...人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤,比如: 眨眼判别:对于可以要求用户配合的应用系统,要求用户眨眼一到两次,人脸活体检测系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸; 嘴部张合判别:

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深度学习之视频人脸识别系列三:人脸表征

作者 | 东田应子 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第三篇文章,介绍人脸表征相关算法和论文综述。...在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念,分析了深度学习在人脸识别的基本流程,并总结了近年来科研领域的研究进展,最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异;在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法...一、人脸表征 把人脸图像通过神经网络,得到一个特定维数的特征向量,该向量可以很好地表征人脸数据,使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大,同一张人脸的两个特征向量尽可能小,这样就可以通过特征向量来进行人脸识别...在该人脸识别模型中分为四个阶段:人脸检测 => 人脸对齐 => 人脸表征 => 人脸分类,在LFW数据集中可以达到97.00%的准确率。...三角化后的人脸变为有深度的3D三角网 f. 将三角网做偏转,使人脸的正面朝前。 g. 最后放正的人脸 h.

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智能视频监控,究竟“智”在哪里

当人们一提到智能视频监控时,就会想起高清摄像头、人脸识别等技术。其实不然,真正智能视频监控不仅仅是这些技术算法,更重要的是如何将这些算法融入到应用场景中,更好地去服务大众、起到降本增效的作用。...首先,智能视频监控的“智”在于数据分析。传统的监控系统可能只是简单地将视频录下来,却无法对其中的内容进行深入分析。...这使得视频监控系统能更准确地发现异常行为,从而对可能的风险进行预警和管理。 图片 其次,智能视频监控的“智”在于自动化反应。在过去,监控系统只能提供实时画面,需要人工审核才能采取相应的措施。...同时,这些业务系统还可以与EasyCVR平台的大数据、云计算、视频处理等技术结合,实现对海量数据的存储、分析和利用,进一步提升监控系统的能力和智能化程度。...系统可将范围内的监控设备进行快速接入,实现对各个区域的视频实时监控、录像与回放、视频集中存储、云存储与磁盘阵列存储、告警上报等。

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域名哪里好?域名供应商的选择标准是什么?

对于想要在网络上建设网站的用户而言,首先需要为网站购买一个合法的域名,不过很多人对于购买域名并没有实际的经验,因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么域名哪里好?域名供应商的选择标准是什么?...域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址,只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站,并且域名和网址并不是相等的关系,域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现,提供域名的域名供应商在网络上是非常多的,那么域名哪里好?域名供应商如何来选择呢?...域名哪里好?如何挑选域名供应商?

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视频人脸检测——OpenCV版(三)

视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置,...把处理的图片逐帧绘制给用户,用户看到的效果就是视频人脸检测。...视频人脸识别 这个时候,用到了上一节的《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 把人脸识别的代码封装成方法,代码如下: def discern(img): gray = cv2.cvtColor...x, y, w, h = faceRect cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), (0, 255, 0), 2) # 框出人脸...cap.release() # 释放摄像头 cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源 完整的代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- # OpenCV版本的视频检测

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视频人脸检测——Dlib版(六)

往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六) OpenCV添加中文(五) 图片人脸检测——Dlib版(四) 视频人脸检测——OpenCV版(三) 图片人脸检测——OpenCV版(二) OpenCV...视频人脸检测是图片识别的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——Dlib版(四)》 除了人脸识别用的是Dlib外,还是用OpenCV读取摄像头和处理图片(转为灰色),所以给出相关的文档...技术实现 有了OpenCV的视频人脸检测,Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同,具体的细节请参考,视频人脸检测——OpenCV版(三) 那篇已经讲的很细致了,在这就不具体叙述了。....waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 那么,OpenCV和Dlib的视频识别对比...,有两个地方是不同的: 1.Dlib模型识别的准确率和效果要好于OpenCV; 2.Dlib识别的性能要比OpenCV差,使用视频测试的时候Dlib有明显的卡顿,但是OpenCV就好很多,基本看不出来;

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视频人脸检测——OpenCV版(三)

视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置,把处理的图片逐帧绘制给用户...,用户看到的效果就是视频人脸检测。...视频人脸识别 这个时候,用到了上一节的《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 把人脸识别的代码封装成方法,代码如下: def discern(img): gray = cv2.cvtColor...x, y, w, h = faceRect cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), (0, 255, 0), 2) # 框出人脸...cap.release() # 释放摄像头 cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源 完整的代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- # OpenCV版本的视频检测

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深度学习之视频人脸识别系列四:人脸表征-续

作者 | 别看我只是一只洋 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第四篇文章,接着第三篇文章,继续介绍人脸表征相关算法和论文综述。...在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念,分析了深度学习在人脸识别的基本流程,并总结了近年来科研领域的研究进展,最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异;在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法...一、人脸表征 把人脸图像通过神经网络,得到一个特定维数的特征向量,该向量可以很好地表征人脸数据,使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大,同一张人脸的两个特征向量尽可能小,这样就可以通过特征向量来进行人脸识别...CosFace使用mtcnn进行人脸检测与对齐,人脸表征训练模型使用基于residual units 64层卷积网络的Sphere Face,在5M的训练集上训练,在LFW数据集上测试,精度达到99.73%...三、总结 本期文章主要介绍人脸表征相关算法和论文综述,人脸检测、对齐、特征提取等这些操作都可以在静态数据中完成,下一期将给大家介绍在视频数据中进行人脸识别的另一个重要的算法,视频人脸跟踪的概念与方法。

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视频人脸检测——Dlib版(六)

前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多,一个是模型方面的差距,在一方面和OpenCV的定位有关系,OpenCV是一个综合性的视觉处理库,既然这么精准,那就一起赶快来看吧。...视频人脸检测是图片识别的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——Dlib版(四)》 除了人脸识别用的是Dlib外,还是用OpenCV读取摄像头和处理图片(转为灰色),所以给出相关的文档...技术实现 有了OpenCV的视频人脸检测,Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同,具体的细节请参考,视频人脸检测——OpenCV版(三) 那篇已经讲的很细致了,在这就不具体叙述了。....waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 那么,OpenCV和Dlib的视频识别对比...,有两个地方是不同的: 1.Dlib模型识别的准确率和效果要好于OpenCV; 2.Dlib识别的性能要比OpenCV差,使用视频测试的时候Dlib有明显的卡顿,但是OpenCV就好很多,基本看不出来;

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如何保障刷脸支付的安全性,应用人脸活体检测技术

目前已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域,但方便的同时也带来了一些问题,易获取,使得人脸容易被一些人用照片、视频等方式进行复制,从而达到窃取盗用信息的目的。...通俗地讲,就是在人脸识别的过程中证明你确实是个“活人”,不是照片、视频或其他什么,证明你是个人,你就是你。人脸活体检测技术对攻击有多重对抗措施,下面就简单介绍一下。...1.人脸检测:定位人脸哪里,检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况,可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。2.3D检测:验证采集到的是否为立体人像,能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。...图片人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤,比如:1. 眨眼判别:对于可以要求用户配合的应用系统,要求用户眨眼一到两次,人脸活体检测系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸;2....以上,可以看出,基于人脸识别场景中的防欺诈解决方案,人脸活体检测技术可以有效阻挡PS换脸、视频、三维人脸模型、高清人像照片等各种不同类型的攻击。

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深度学习之视频人脸识别系列二:人脸检测与对齐

问题描述: 人脸检测解决的问题为给定一张图片,输出图片中人脸的位置,即使用方框框住人脸,输出方框的左上角坐标和右下角坐标或者左上角坐标和长宽。...算法难点包括:人脸大小差异、人脸遮挡、图片模糊、角度与姿态差异、表情差异等。...如下图所示: 第三阶段:与第二阶段类似,最终网络输出人脸框坐标、关键点坐标和人脸分类(是人脸或不是)。...,然后根据人脸的关键点坐标调整人脸的角度,使人脸对齐,由于输入图像的尺寸是大小不一的,人脸区域大小也不相同,角度不一样,所以要通过坐标变换,对人脸图像进行归一化操作。...,下一期我给大家介绍一下人脸表征的相关算法,即通过深度学习提取人脸特征,通过比较人脸特征进行人脸识别与验证。

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