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小米新机背后的人脸识别解锁供应商，被我们找到了
△ 小米手机上的AI美颜AI如何变革手机？此次AI技术的应用，小米Note2上主要体现在两方面。首先是人脸识别解锁。锁屏时点亮屏幕，匹配面部数据，看一眼即可马上解锁，不受湿手或戴手套的影响。人脸识别解锁已经算不上新技术了。在门禁、安防等诸多领域，人脸识别早已变成了习以为常的事情。不过在手机应用方面，人脸识别解锁确实是新现象。负责此次合作的旷视科技副总裁吴文昊介绍称，手机厂商对于“人脸识别解锁”的需求由来已久，目前因为安全性、用户体验和成本方面的综合考量之后，终于可以实现落地合作。此次采用顶配方案的小米Note3是旷视提供的技术方案，而上周vivo在印度发布的非顶配V7+，使用的人脸识别也是旷视提供的支持。吴文昊告诉量子位，手机硬件的配置对于人脸识别解锁，并不是核心问题。因为新一代iPhone将采用的3D人脸识别解锁，和我们今天报道的2D人脸识别解锁，还是会有原理上的不同滴。人脸核身
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机器之心报道机器之心编辑部你的手机到底能有多安全？今天市面上能买到的智能手机大多都用上了指纹识别和人脸识别，高端一点的两种技术都有，除了解锁手机之外，很多人也会拿这些技术用于支付。而最近，福布斯的记者们决定使用 3D 打印技术攻击手机的人脸识别功能，在一通测试之后，他们发现石膏「人脸」竟可以破解四种流行旗舰手机的 AI 人脸识别解锁功能，而 iPhone X 不为所动。如，首次打开这部全新的 G7 时，LG 曾提醒用户不要打开人脸识别。「人脸识别为二级解锁方法，会降低您手机的安全性，」LG 手机播报道，提醒用户类似的人脸也可以解锁你的手机。「您的手机可能会被与您长相类似的人或物解锁，」该手机提醒道。「如果仅使用人脸识别，安全性会低于使用手势密码、PIN 及密码。」但奇怪的是，在设置该设备时，首先出现的解锁选项是人脸和虹膜识别。三星发言人表示：「人脸识别是为了更方便地打开手机，类似于『滑动解锁』。面部识别失效？在口罩上打印半张脸，“暴力”续命手机解锁
而考虑到不同手机的面部识别标准不同，有些使用的是图像（imagery），有些使用的是深度（depth），后期还会在多个设备上进行不同的测试。不过，据《纽约邮报》报道，这种口罩打开对付一些手机还是绰绰有余。比如，Android手机使用的2D人脸解锁就让照片解锁有了可乘之机，这种口罩有很大可能欺骗过那些使用不安全的2D脸部解锁技术的智能手机。但是，对于苹果等使用3D人脸识别的智能手机来说，这种口罩的识别效果就要逊色许多，苹果的Face ID借助复杂的摄像头模块获取用户的脸部数据，创建了脸部数据的3D地图，尽管佩戴上帽子或头饰时还是能够识别，苹果的Face ID成功了之后，包括华为，小米和LG等多家手机厂商都试图效仿，但目前只有少数手机具有3D人脸识别硬件，毕竟Face ID不是那么容易就能复制的：Face ID可以快速适应包括帽子和眼镜在内的饰品“如果你的双胞胎偷走了你的手机，那盗窃可能还不是最大的问题。”其实，随着人脸识别技术的逐渐成熟，数据隐私的问题早已逐渐得到了大家的关注。万能指纹出现，能解锁各种指纹密码，以后都要用人脸识别了
指纹识别的地位正在被人脸识别、虹膜识别所取代。据外媒报道，近日，来自纽约大学和密歇根州立大学的研究人员开发了一种“万能指纹”，解锁成功率高达65%。?研究人员表示，手机上的指纹识别传感器面积较小，只能识别人手指的一部分指纹，而为了解锁的准确率，手机需要存储手指的多个部分的指纹，这也就大大提高了碎片化指纹出现匹配错误的几率。从研究人员的表述中，我们了解到“指纹识别”的安全性正在逐步下降，而在当下，在指纹识别之外，人脸识别、虹膜识别作为更为安全的身份验证方式被人们越来越多的提及。比如最近发布的、配置了虹膜识别功能的三星Galaxy S8，以及将于下半年发布的、传闻将配备人脸识别解锁功能的苹果新一代iPhone等等。而除了手机，在现实生活中，不管是银行验证、软件登录付款……因为更为提高的安全性，人脸识别正越来越多的进入了人们的生活之中。问答 | 如何看待某手机品牌语音助手无法识别机主语音，误解锁操作？
话不多说，直接上题 @酱番梨 问：如何看待某手机品牌语音助手无法识别机主语音，误解锁操作？?按照现在的语音识别技术，出现这样的事正常吗？来自社友的回答▼▼▼ @lyn不管是语音识别还是指纹，人脸，都有一定的容错范围，各家的范围标准必然有所不同。个人猜测XXXX为了提高唤醒成功率应该设置的比较宽松。曾经使用某米手机，也被一个长得比较像的哥们成功解锁?@Lamaric虽然说世上没有完全相似的声音，但在一定误差范围内会出现识别错误的情况。毕竟没有100%的识别率。这些成熟或不成熟的助手也就集成到了手机中。我有个猜测是，既然手机已经有了“语音转文本”功能，那做语音解锁功能的时候，工程们有什么理由不直接用这个功能呢？也不难，多加一个“声纹识别”的功能就好了，要求说话的内容和说话人的声音特点同时匹配才解锁，就可以满足日常使用要求（实际上苹果的“Hey Siri”功能就有类似的两步判断）所以，技术上挺简单的事情，工程师偷了个大懒耳朵解锁手机：雅虎带来最新生物识别技术BodyPrint
从今以后，你不再需要输入锁屏密码或者用指纹解锁。需要解锁时，你只需将手机放在你的耳边——这是来自雅虎研究实验室的idea，它不需要现在市面上主流的指纹生物解锁器，也不需要用户输入繁琐的密码或者解锁图案，取而代之的是一项名为Bodyprint的新技术。不仅仅是耳朵解锁Bodyprint由研究员Christian Holz、Senaka Buthpitiya和Marius Knaust发明，其目的就是将人体的不同部位用作识别，至于具体使用什么部位，取决于用户如何使用手机请点击最下方的“阅读原文”观看演示视频Bodyprint的优势研究人员Christian Holz认为：你一天大约要解锁手机150次，指纹识别的成功在于其不仅方便而且安全。相比昂贵的指纹传感器，雅虎的这项新技术具有价格优势，任何便宜的电容屏手机都可以使用。不过显示屏的输入分辨率相比市面上的那些专业的传感器要低。因此，这款生物识别系统需要你使用大一点的身体部位。物联网开发平台
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准确率99.5%，比指纹识别强在哪里？随iPhone X 兴起的人脸识别实际上并不安全，前段时间接连出现双胞胎、母子甚至是同事破解Face ID 的例子。相比人脸识别，指纹识别是目前更为成熟的验证方案，不过仍然存在安全漏洞。制作假手指来骗过手机的指纹识别并不难，CITER 的研究人员就曾基于一张图像来制作3D 打印模具。通过橡胶来伪造假手指的方法已经能够成功解锁手机。比起传统的指纹识别，「PRNU 指纹」最大的优势就是可以防止伪造。Kui Ren 提到，未来他们还会在双摄手机上做实验，这会让身份伪造更困难。和人脸、指纹、虹膜等生物识别方式相比，用照片来追踪手机是一个全新的概念。不管是用作ATM 取钱，还是零售店支付，人脸识别、指纹识别已经足够便捷。即使这项技术可以实现，也只能作为现有身份验证的补充。人脸识别 + 手机推送，从此不再害怕老板背后偷袭！
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这位苹果高管谈到了iPhone X和人脸识别，以及增强现实技术和智能家居技术等话题。关于iPhone X上的人脸识别，席勒解释说，相比安卓系统，苹果的最大的优势就是整个iOS系统的集成。此外，席勒并没有称赞其他智能手机制造商的面部识别系统。他在采访中说道：“他们都很糟糕，他们不会在我们需要人脸识别的所有方式上工作。席勒当然也提到了一些人对隐私问题的担忧，包括使用人脸识别系统，以及开发者对原深感摄像头（TrueDepth Camera）的访问权限。席勒说：“没有任何人脸识别数据会被发送给第三方。所以，你注册Face?ID时的面部特征以及你用什么来解锁手机，这是一种加密算法，由苹果内置Secure Enclave模块进行创建和加密。”此外，每一个想要使用人脸数据的应用程序都必须经过特殊的应用审核。”关于虚拟现实和增强现实，席勒表示，苹果花了大量时间研究每一款产品的效益和使用情况。老板来了怎么办？人脸识别+手机推送让你立刻知道
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上学时害怕老师的火眼金睛，现在人脸识别教室来了。近日，位于江苏南京的中国药科大学被推到了舆论风口浪尖，原因就是在教室使用人脸识别系统。跷课、玩手机都逃不过它的“法眼”，南京高校试水“人脸识别教室”据报道，中国药科大学在两间教室试点安装的人脸识别系统，除了能自动识别学生的出勤情况外，还能够实现对学生课堂听讲情况的全程监控。???学生是否认真听讲、课堂上是否抬头低头、抬头低头了几次、抬头低头了多长时间、低头是否在玩手机、是否闭眼打瞌睡……都逃不过这个人脸识别系统的“法眼”。?瑞典一所高中用人脸识别监测学生出勤，被控违反隐私法挨罚15万人脸识别走入教室并非中国独有，近日，瑞典一所高中用人脸识别监测学生出勤，被罚款20万瑞典克朗。技术的发展没有边界，但技术的使用必须有边界科技飞速发展，人脸识别作为人工智能的一个重要领域，已经大量出现在我们的生活中，从手机解锁到刷脸支付，甚至上下班都要用人脸识别打卡、进出……那么对于这项技术，我们需要有所敬畏吗AI 互动体验展
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千平 编译整理量子位 出品 | 公众号 QbitAI苹果公司的计算机视觉机器学习团队，最近发表了一篇博客，介绍了苹果如何在手机上实现用深度神经网络进行人脸识别。?苹果首次公开发布人脸检测API，是通过Core Image框架的CIDetector识别类。这个API也用在“照片”等苹果的App中。与今天的手机一样，典型的高端手机并不是一个可行的深度学习视觉模型平台。大多数厂商都是通过基于云的API来解决深度学习的解决方案，即把图像发送到云端，然后再使用深度学习推理检测人脸。，用于定位图片中的人脸识别框?最后，苹果得到一个能在手机上运行的人脸检测深度神经网络算法。接下来仍有大量工作要做，以便在数百万用户设备上部署。?其他优化当然到这一步还不算完。
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