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一文了解人脸识别:从实现方法到应用场景都讲明白了

01 何为人脸识别 人脸识别技术由来已久,这个概念没有一个严格的定义,一般有狭义与广义之分。 狭义的表述一般是指:以分析与比较人脸视觉特征信息为手段,进行身份验证或查找的一项计算机视觉技术。 因此,狭义上的人脸识别一般指的是通过人脸图像进行身份确认或查找的场景。 生物信息识别的认证方式与传统的身份认证方式相比,具有很多显著优势。 人脸分类场景 我们这里指的人脸分类主要包括判断人脸图片中的人脸是男人还是女人,所属的年龄区间是怎样的,是什么样的人种,该人的表情是什么等。 我们可以大致认为,人脸校正是对图片中人脸图像的一种几何变换,目的是减少倾斜角度等几何因素给系统带来的影响。因此,人脸校正一般也被认为是对人脸图像的几何归一化操作。 目的是减少图片自身因素对系统判断造成的干扰,或者使图片格式更适合系统。常见的处理方式有图片去噪、尺寸转换、灰度化处理等。 人脸检测。

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是的,网络身份证来了!一堆技术和安全上的麻烦事也来了

该应用引入了“微警认证”的人脸识别技术,通过人工智能系统自动比对用户身份信息、人像、身份证件的真实性与一致性,比对成功后即可开通身份证网上凭证。 此外,AI系统的识别比对误判率仅为百万分之一。 通过“微警认证”的身份证呢,高级一点,可以用于工商注册登记等的身份认证。 ? 人脸识别这一块,在中国真是要多火有多火。 君不见整个人工智能创业领域,CV(计算机视觉)初创公司的融资,那是一个比一个高。 ,而一般的手机人脸录入没有此类严格要求。 AI科技大本营:网络身份证认证里面的人脸识别技术,需要攻克的技术难点是什么呢? 汪彪: a. 身份认证对公共安全意义重大,对精度的要求比一般应用要求更高。

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    又一名逃犯在张学友演唱会被 AI 捕获,人送绰号“热心歌神张先生”

    ▌智慧安保人像识别 智慧安保人像识别是什么呢?随营长一起来了解一下: 面对海量的视频及图像信息,发现犯罪嫌疑人的线索,对警方来说一直是最迫切的需求。 还有的,通过采用摄像机或摄像头,采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关处理技术,通常包括: 1、人脸检测:判断输入图像中是否存在人脸;如果存在人脸 以达到识别不同人身份的目的。 分认证和查询,通常应用在证件照人脸,声明我是 A,然后将 A 的模板人脸图像和现场采集的 A 的人脸图像进行比对,给出 Yes or No,或查询大库。通常要求配合。 第二、半配合人脸识别。 也分认证和查询。通常应用在受限的通道、卡口,进行黑/白名单比对。该类应用通常光照稳定,不要求配合。 第三、非配合人脸识别。查询为主,通常应用在视频监控的动态布控场合,进行黑名单查询。

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    基于瞳孔检测,湖北中学推出人脸支付!网友提出安全投诉,学校:符合法规,无风险

    学校:人脸支付符合法规,无安全风险 “根据11月1日正式发布的《个人信息保护法》第二十八条规定,未满14周岁的未成年人属于敏感个人信息,只有在具有特定的目的和充分的必要性,并采取严格保护措施的情形下,方可处理其信息 在疫情风险方面,由于消费刷脸认证基于瞳孔检测,整个过程学生无需取下口罩。学校方面也没有强行要求学生使用人脸支付,校园一卡通仍然可以使用。 但人脸支付、人脸识别这类技术仍然还有待优化。 “像支付宝或者银行的人脸识别系统,应该是属于技术或安保程度比较高的,但也发生过问题。曾有被告人用别人的人脸信息,轻易绕过支付宝的人脸认证系统,顺利开设了账户,而被告人并不是什么高级黑客。” “在远程身份认证的场景下,几乎所有的生物识别技术都不适合单独使用”,“刷脸虽方便,但并不是哪里都可以用。从纯粹安全工作的视角来看,人脸信息用作身份认证一定要结合应用场景”。

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    基于瞳孔检测,湖北中学推出人脸支付!网友提出安全投诉,学校:符合法规,无风险

    学校:人脸支付符合法规,无安全风险 “根据11月1日正式发布的《个人信息保护法》第二十八条规定,未满14周岁的未成年人属于敏感个人信息,只有在具有特定的目的和充分的必要性,并采取严格保护措施的情形下,方可处理其信息 在疫情风险方面,由于消费刷脸认证基于瞳孔检测,整个过程学生无需取下口罩。学校方面也没有强行要求学生使用人脸支付,校园一卡通仍然可以使用。 但人脸支付、人脸识别这类技术仍然还有待优化。 “像支付宝或者银行的人脸识别系统,应该是属于技术或安保程度比较高的,但也发生过问题。曾有被告人用别人的人脸信息,轻易绕过支付宝的人脸认证系统,顺利开设了账户,而被告人并不是什么高级黑客。” “在远程身份认证的场景下,几乎所有的生物识别技术都不适合单独使用”,“刷脸虽方便,但并不是哪里都可以用。从纯粹安全工作的视角来看,人脸信息用作身份认证一定要结合应用场景”。

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    AI口罩“督查官”诞生记

    因为人脸识别技术在人员身份认证上所体现出来的便捷性及带来的效率提升,相关人脸识别产品、解决方案层出不穷。人脸识别被广泛应用于机场、火车站、社区、园区等诸多场景的身份识别、考勤打卡及金融支付应用当中。 这也直接开启了一个方便快捷的时代,用户不需要输入密码,甚至连手指都不需要动一下就能完成相关的身份认证,其来势汹汹的气势让很多大型机构也不得不放下身段,躬身入局,向科技公司请求技术支持,把人脸识别加入自身安全认证体系当中 由于人性永远是追求简单快捷的,短短几年时间,人脸识别的安全认证手段就已经完全取代了密码的方式成为了主流的技术方案,潮流的趋势并不可逆。 之前的人脸识别模型一般都要使用完整的面部特征,否则都会出现匹配不成功的问题。因为佩戴口罩将无法采集至少一半以上的特征点,导致最终准确率大为下降。 在这一领域中最常见的模型是PIX2PIX,其目的是采集图像的轮廓,还原回真实图像。

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    谁,复制了另一个我?

    当下,依托人脸核身等AI技术的用户身份认证已成为各行业办理业务不可或缺的环节,但在用户真实意愿校验方面,市场仍缺乏针对性解决此类问题的产品。 在实人认证通过后,开始进行意愿校验环节,用户对指定文字(由客户自定义传入)进行语音朗读并录制音视频,语音朗读的过程中利用实时音视频技术进行实时人脸检测与人脸比对,确保是用户本人进行的意愿校验,并将语音视频和语音转文字结果返回给客户 3/实时人脸检测 认证全流程实时检测用户人脸信息,并与权威库的证件照进行人脸比对,确保身份信息真实性。 4/服务接入便捷 支持多渠道的服务接入,已接入人脸核身的客户可以快速升级成意愿核身模式。 一般而言,网络黑产的上游是利用技术手段窃取用户信息、数据,或者操控用户电脑、手机的黑客,下游则是通过诈骗、洗钱、骗贷、勒索、刷单、薅羊毛等各种方式牟利的犯罪团伙。 最终的目的,实现在业务层面巩固安全,在监管层面更加合规。 如何用技术让生活更美好,体验更安全,一直是腾讯云AI的目标。不同的场景下,业务方所面临的安全风险和合规要求都是不一样的,需要大家一起去探索。

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    Milvus 实战|生物多因子认证系列 (二):人脸识别

    近年来,视觉 AI 除了在智能手机、智能汽车、智慧安防等典型行业中发挥重要作用外,更全面渗入细分的实体行业,催生了如车站人脸实名认证人脸支付、小区人脸门禁管理、酒店自助人脸实名登记等视觉 AI 的应用 人脸比对一般会设定一个阈值作为评判通过与否的标准,该阈值一般是用分数或者百分比来衡量。当人脸比对的相似度值大于此阈值时,则比对通过,否则比对失败。一般用拒真率和认假率两个指标来评估人脸比对的效果。 | 应用 上面介绍了如何通过 MTCNN、InsightFace 和 Milvus 实现一个人脸识别项目。在具体的应用中,我们通过结合人脸识别和声纹识别实现了一个生物多因子认证系统。 所谓生物多因子认证,就是利用认证人所拥有的生物信息(包括指纹、人脸、声纹等)实现的一种更加安全的身份认证方式。 关于声纹识别的介绍请参考本系列的第一篇文章:Milvus 实战|生物多因子认证系列 (一):声纹识别。

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    通过人脸活体检测技术的应用,避免实名认证环节中人脸识别被攻击的风险

    为克服人脸识别系统的不足之处,目的在于提供基于人脸姿态控制的交互式视频活体检测方法,人脸活体检测技术是当用户的人脸被检测到之后,用户将被要求进行眨眼、张嘴、摇头等动作,以过滤采用照片进行作假的用户;在整个检测过程中 ,用户的人脸将会被跟踪,以防止在认证的中途用户人脸被切换,并且在整个认证过程中会抽取多张人脸照片与后台人脸识别比对服务器预存的用户人脸照片进行人脸比对,以防止其他人进行假冒。 人脸活体检测技术的另一目的在于提供基于人脸姿态控制的交互式视频活体检测系统,包括摄像头、智能设备以及人脸识别服务器,该系统能准确判断出当前检测者是否为活体真人,解决了现有人脸识别系统中存在的照片或视频欺骗问题 一个可以正常工作的人脸识别系统,除了实现识人之外,还需要其他的技术进行辅助,其中在人脸识别身份认证系统中很重要的一项技术就是人脸活体检测。 而通过人脸识别与基于随机动作指令的人脸活体检测技术技术,非常好的解决了实名认证环节存在的风险与漏洞。 申明:文章为本人原创,禁止转载

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    谁,复制了另一个我?

    当下,依托人脸核身等AI技术的用户身份认证已成为各行业办理业务不可或缺的环节,但在用户真实意愿校验方面,市场仍缺乏针对性解决此类问题的产品。 在实人认证通过后,开始进行意愿校验环节,用户对指定文字(由客户自定义传入)进行语音朗读并录制音视频,语音朗读的过程中利用实时音视频技术进行实时人脸检测与人脸比对,确保是用户本人进行的意愿校验,并将语音视频和语音转文字结果返回给客户 3/实时人脸检测 认证全流程实时检测用户人脸信息,并与权威库的证件照进行人脸比对,确保身份信息真实性。 4/服务接入便捷 支持多渠道的服务接入,已接入人脸核身的客户可以快速升级成意愿核身模式。 一般而言,网络黑产的上游是利用技术手段窃取用户信息、数据,或者操控用户电脑、手机的黑客,下游则是通过诈骗、洗钱、骗贷、勒索、刷单、薅羊毛等各种方式牟利的犯罪团伙。 最终的目的,实现在业务层面巩固安全,在监管层面更加合规。 如何用技术让生活更美好,体验更安全,一直是腾讯云AI的目标。不同的场景下,业务方所面临的安全风险和合规要求都是不一样的,需要大家一起去探索。

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    手把手教学从0到1搭建人脸融合小程序(上)

    大家可以将其理解为,我们现在要来做菜了,做菜之前要买一下做菜的原材料啦,洗一下锅洗一下菜啥的,耐心准备下~ 1、了解人脸融合是什么东西 在不提任何概念之前,我们提起人脸融合,想到的是啥? 在使用腾讯云人脸融合接口之前,我们来仔细瞅瞅这个官方文档 总结一下,使用腾讯云人脸融合服务,要做好以下准备: 注册腾讯云账号、做好实名认证 首先登陆腾讯云控制台,进行登陆注册。 使用腾讯云人脸融合要求先进行实名认证: 类型 适用对象 账号归属 支持的认证方式 实名区别 操作指引 个人实名认证 个人 个人 微信认证、QQ 认证人脸识别认证 可参加个人类运营活动、无法申请增值税专用发票 个人实名认证指引 企业实名认证 企业、政府、事业单位、学校、组织等 企业 微信公众号认证、充值认证、企业对公打款认证 可参加企业类运营活动、可以申请增值税专用发票 企业实名认证指引 开通人脸融合服务 ~ 按官方推荐,我们可以使用腾讯云人脸检测接口协助获取人脸框信息 因此,我们实际使用选脸融合之前,要先用人脸检测接口,获取目标人脸框信息,再将此作为入参,填入输入数组内,继而完成人脸融合请求 人脸检测接口入参较为简单

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    一文读懂人脸识别技术(建议收藏)

    2.2 人脸检测 (1)简介 在图像中准确标定出人脸的位置和大小,并把其中有用的信息挑出来(如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等),然后利用信息来达到人脸检测的目的。 基于人脸识别的实名认证方式具有准确率高(一亿人中才存在两人长相相同)、客户体验好(认证速度快、客户操作少)、成本低(相较于传统认证方式)的优点,已被众多领先金融企业所采用。 每次入园时刷卡进行报道,放学时刷卡并进行接送家长人脸认证,如果认证失败拍照后即报警通知管理员,如果认证成功即拍照放行。不论识别成功与否,系统都会记录下被识别者图像。 我们从AR美颜/美妆这一个例子着手,探索项目的具体流程。 而人脸识别的产品承载点是什么,目前还都没有出现,未来肯定会有,这也是未来的一大机会,无论是什么,这个产品必然都能被用户实实在在的接触到,并且后续也都将在其中产生行为,后者是必要条件。 4.

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    人脸识别长篇研究

    2)人脸检测: (1)简介: 在图像中准确标定出人脸的位置和大小,并把其中有用的信息挑出来(如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等),然后利用信息来达到人脸检测的目的。 基于人脸识别的实名认证方式具有准确率高(一亿人中才存在两人长相相同)、客户体验好(认证速度快、客户操作少)、成本低(相较于传统认证方式)的优点,已被众多领先金融企业所采用。 每次入园时刷卡进行报道,放学时刷卡并进行接送家长人脸认证,如果认证失败拍照后即报警通知管理员,如果认证成功即拍照放行。不论识别成功与否,系统都会记录下被识别者图像。 我们从AR美颜/美妆这一个例子着手,探索项目的具体流程。 而人脸识别的产品承载点是什么,目前还都没有出现,未来肯定会有,这也是未来的一大机会,无论是什么,这个产品必然都能被用户实实在在的接触到,并且后续也都将在其中产生行为,后者是必要条件。

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    人脸识别登录认证:加强系统认证

    人脸库 一、创作动机 早在很久之前,公司同事已经实现了在网站的登陆模块加上人脸识别认证登陆功能,自己也就萌生了动手在自己的系统中加上这样的功能,通过不断的学习和搜所资料,发现百度已经提供了这样一个接口供我们去调用 人脸注册,请求demo 人脸搜索接口说明: 由于我这里使用的是v3版本的,v3版本已经将人脸认证移到人脸搜索中,人脸搜索有两种模式:一是通过userid去人脸库中查找人脸和当前人脸进行对比 ,二是直接通过人脸人脸库对比,具体使用哪一种请根据场景而定,我这里采用的是后者,是为了更加简单的实现人脸识别认证,无需输入任何字符。 官网demo 参数介绍:options:这里面重要讲下user_id这个选项,如果不加这个参数,则使用上面提到的第二种方式认证,如果加上则使用第一种方式认证;gropidlist:在指定的人脸库中查找比对 score:我们判断是否认证成功的依据,一般匹配度在90以上基本是从人脸库中找到相似度非常高的,也就是认证成功, ?

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    大咖 | 清华大学王生进教授:人像态势识别及其在智能视频监控中的应用

    认证和查询,通常应用在证件照人脸,声明我是A,然后将A的模板人脸图像和现场采集的A的人脸图像进行比对,给出Yes or No,或查询大库。通常要求配合。 第二、半配合人脸识别。也分认证和查询。 、人脸归一化、特征提取、分类器训练和比对匹配,以达到识别不同人身份的目的。 被广泛地应用在安全、认证等身份鉴别领域,因而被誉为”21世纪十大影响人类生活“的革命性技术。 人脸识别从应用上一般分为人脸检测,人脸五官定位,1:1人脸识别,1:N人脸识别,M:N动态布控。 人脸检测与五官定位应用方向:客流量统计,视频检索等。智能贴图,智能美妆美颜,变脸特效等: 1:1人脸识别应用方向是指身份证人脸认证系统,社保人脸识别。 —像态包括人脸和行人表观图像;像态,感知两个维度: 1、对感知对象的物理特征进行精准认知,以表达如颜色、尺寸等;2、对这些特征组合的表象进行属性描述,以表达是什么,如车牌、人脸、行人。

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    【315 AI技术追踪】人脸识别一夜躺枪?支付宝、商汤、云从等回应

    3月16日早,我们看到国内众多人脸识别创业公司的回应,包括云从科技、商汤科技等。 那么,人脸识别技术真的像节目现场演示的那样容易被攻破吗?其背后的基本原理是什么一般来说,人脸识别技术的APP识别流程包括以下步骤: Step 1 人脸检测 Step 2 人脸图像预处理 Step 3 人脸图像特征提取 Step 4 人脸图像匹配与识别(特征学习与特征选择) 现在的人脸识别 商汤科技介绍,传统的人脸防伪方法一般通过用户的动作,例如:眨眼、张嘴、点头、摇头、微笑、眼动等,作为防伪线索,即我们常说的活体检测。 他对新智元说:“人脸识别在应用于金融身份核验时,更多是作为交叉验证中的一环,增强安全性,比以往仅使用密码登录认证更加安全。此外,还存在其他验证手段与人脸识别形成多重验证。” 在金融领域(比如手机提款)使用人脸识别进行登录认证时,根据人民银行的规定,需要经过“双重认证”,也即在人脸识别之外,还要输入密码。

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    AI又进阶!除了鉴别PS图片,还能一键卸妆

    这款反PS工具准确率极高,根据论文数据显示,一般人眼分辨PS痕迹大约有53%的准确率,但是反PS工具识别准确率高达99%以上。 这让人们惊呼原来人脸识别这么牛啊,因为人脸识别技术在人员身份认证上所体现出来的便捷性及带来的效率提升,相关人脸识别产品、解决方案层出不穷。 这开启了一个方便快捷的时代,用户不需要输入密码,甚至连手指都不需要动一下就能完成相关的身份认证,短短几年时间,人脸识别的安全认证手段就已经完全取代了密码的方式成为了主流的技术方案,潮流的趋势并不可逆。 人脸识别技术被广泛应用了一年多以后的2018年末,人脸伪造技术即AI换脸技术迎来爆发。 面部妆容迁移目的是在任意给定的化妆图像中呈现非化妆的面部图像,同时保留面部特征。当前最佳方法是将化妆风格信息从人脸图像中分离出来,实现化妆效果的传递。

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    Face++联合Uber推出司机刷脸上岗,人脸识别成APP必备

    Uber的司机端加入了刷脸的实名认证功能,由Face++提供人脸识别技术。目前上线的版本,Uber的司机注册时,需要上传身份证照和个人照片,系统通过对比确认司机本人和身份证照片相符,完成司机的注册。 Uber加入刷脸实名认证的主要目的,中国优步产品安全方面负责人杨毓杰表示,主要是出于安全考虑,确保注册司机和实际驾车司机是同一个人。人脸识别则可以帮助Uber提升工作效率。 过去办理司机认证,需要司机提交身份证进行人工比对或现场办理,流程比较繁琐,现在司机只要用手机就可以完成整个实名制注册过程。平时Uber也会以刷脸的方式抽查,审核司机是否是本人。 此前支付宝基于Face++的人脸识别技术为账户开通了人脸绑定功能,但没有打通支付。蚂蚁金服最近正在测试人脸支付功能,提供给广大商户支持人脸支付功能的收银机,使用户可以通过刷脸使用支付宝里的钱进行支付。 随着时间推移,刷脸逐渐从金融、安防等行业逐渐走向大众,出行、支付等生活化场景或许将越来越多出现人脸识别技术。生活场景使用的越来越多后,人脸作为个人ID的日子也就不远了。

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    对话百度IDL负责人林元庆:人脸识别获评十大突破性科技背后百度的布局和野心

    以后身份认证的最高境界就是不要认证,你直接走就可以了。百度也在非常积极的跟手机厂商合作,要落地各个方面人脸识别的技术。因为百度的判断是,我们觉得我们很多的人脸识别技术,在手机上是非常好的应用场景。 大家如果注意到,像《最强大脑》第二期是声纹识别,像我们做的身份认证,会是一整套的解决方案,有声纹识别、人脸识别,甚至更多的信息,我们希望把身份认证做得非常好。我大概就讲这些。 问:主要目前聚焦在跟互联网密切相关的,百度之所以在人脸识别相关的落地聚焦在互联网相关,而不是说有一些会到安防或者一些传统行业,原因是什么? 林元庆:还是同样的理念。 问:昨天(2月20日)百度牵头成立国家级的AI实验室,是跟高校合作,您正好是负责这一项目的,我想问一下这个项目具体到高校和百度这边的分工到底是什么样子的?到您本人这边,会负责具体的什么内容? 问:您能不能通俗解释一下什么是算法,它的关键和核心是什么?为什么百度的算法比别人的算法好? 林元庆:我举一个例子。比如我把这张人脸输入进来,算法是我在这个人脸上做一些计算。

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    Face Recognition 人脸识别该如何测试

    是不是太贴近我们的生活 银行办事 扫脸认证 ? 小姐姐扫脸打卡 进门 ? 下面这么大姐扫码进站粉涂太多 识别不出来???? 现在的化妆品都这么强大吗,哈哈 ? 一般情况下,误识率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大,拒识率FRR;随阈值的增大而减小。 5) 摄像头内包含多张人脸。 另外判断拍摄的样品是否包含人脸时,原理上一般会通过样品学习、或者是参考模版来,比如先设计一个标准人脸的模版,包含标准的特征、有一定的结构分布、相对规律的肤色分布。 再看人脸比对。 ? 实际应用场景中,人脸比对的本质是照片的比对。比对两张脸中,其中一张脸一般来自于当前场景拍摄的照片,另一张照片一般来自于公安部或者数据库中的照片。 因为不管是直接对照片检测,还是对活体进行检测,最终的目的都是采集人脸不同角度的照片。因此如果活体检测没有与连续性检测和3D 检测结合使用,也会存在一些漏洞。

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