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Anti-Spoofing之

识别是大家最为熟悉的应用深度学习的例子,结合识别技术的APP在市面上比比皆是,本文将简单介绍在识别应用中的反欺诈技术——模块处于阶段或之后,是目前识别系统部署时不可或缺的一部分。 接下来,小编将从欺诈攻击和相关反欺诈技术两个方面来揭开的神秘面纱。 大数据时代的盛行,使得相关的数据集均来源于网络,同时真实和打印或其他欺诈性,并没有提前做区分,那么,逐渐用于支付、监控和安全等领域的识别技术,着实需要的帮助。 通常所说的是当系统从合法用户那里取得生物特征信息时,判断该生物特征信息是否来源于具有生物的合法用户身上。 Mutli-cues要包含三个方面的特征:shearlet图像质量特征(SBIQF),部运动光特征以及场景运动光特征,然后使用神经网络做二分类问题,模型如下图所示: 最后,小编不得不吐槽一句百度搜索的学术气息

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从零玩转RGB

[追踪示例] ArcFace 离线SDK,包含、性别、年龄识别、图像质量、RGB、IR等能力,初次使用时需联网激,激后即可在本地无网络环境下工作,可根据具的业务需求结合识别 对传入的图像数据进行,返回的边框以及朝向信息,可用于后续的识别、特征提取、等操作; 支持IMAGE模式和VIDEO模式。 支持单、多,最多支持数为50。 2.追踪 对来自于视频中的图像数据,进行,并对到的进行持续跟踪。 [3D角度] 5. 离线,静默式识别,在识别过程中判断操作用户是否为真,有效防御照片、视频、纸张等不同类型的作弊攻击,提高业务安全性,让识别更安全、更快捷,验更佳。 支持单目RGB、双目(IR/RGB),可满足各类识别终端产品应用。

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    基于rPPG的综述

    一般通过rPPG 我们可以得到类似 BVP 的信号,通过此信号可以预心率,呼吸率等各种vital sign,在 healthcare 领域应用广泛。 为什么 rPPG 能用在? rPPG用于的原理 ---- 1. Generalized face anti-spoofing [1], ICPR2016 正如之前 综述 谈到,这是第一篇把 rPPG 用于的文章。 Time Analysis rPPG [4], CVPRW 2018 该文致力于研究两个问题:1) 时间长短对rPPG性能的影响 2)在不同模态下,RGB or NIR 下的rPPG性能 ---- 7. rPPG+Depth [7], CVPR2018 这也在之前的 综述 里说过,在这里,要对比下 rPPG 的部分。

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    识别中的算法综述

    --> 判断捕捉到的是真实,还是伪造的攻击(如:彩色纸张打印图,电子设备屏幕中的数字图像 以及 面具 等) 2. 为什么需要? --> 在金融支付,门禁等应用场景,一般是嵌套在识别or验证中的模块,用来验证是否用户真实本 3. Li[14] 已经提出了从视频里量心率的方法) 算法程: 1. ,即出来的 bbox 里有 背景,真,假 三类的置信度,这样可以在早期就过滤掉一部分非。 表征;而也可探索识别之间更紧密的关系。 对于工业界,可直接在时候预判是否;更可借助近红外,结构光/ToF等硬件做到更精准。

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    识别中的算法综述

    什么 判断捕捉到的是真实,还是伪造的攻击(如:彩色纸张打印图,电子设备屏幕中的数字图像 以及 面具 等) 2. 为什么需要? 在金融支付,门禁等应用场景,一般是嵌套在识别or验证中的模块,用来验证是否用户真实本 3. ,即出来的 bbox 里有 背景,真,假 三类的置信度,这样可以在早期就过滤掉一部分非。 近红外NIR 由于NIR的光谱波段与可见光VIS不同,故真实及非对于近红外波段的吸收和反射强度也不同,即也可通过近红外相机出来的图像来。 表征;而也可探索识别之间更紧密的关系。 对于工业界,可直接在时候预判是否;更可借助近红外,结构光/ToF等硬件做到更精准。

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    识别 -- (张嘴摇头识别)

    一:简介 最近项目在做了身份证银行卡识别之后,开始实现识别和识别,其中识别包括入库、查找、1:N对比、N:N对比,另外识别运用在安全登录功能。 大家都熟知的支付宝使用face++ 的服务来实现识别,在实际项目中使用了讯飞的识别SDK进行二次封装来实现识别。要实现了张嘴和摇头两个动作的识别。 在实际运用中,有很多app为了高度保证用户使用的安全问题,除了常规的账号密码登录之外,相继实现了指纹登录,手势登录,第三方登陆(QQ、微信、支付宝)、刷登录,接下里我就和大家分享一下如何实现识别的 二:实现思路分析 点击识别按钮,调用相机 CameraRules类,相机权限 初始化页面,创建摄像页面,创建张嘴数据和摇头数据 开启识别,部框识别 部部位识别,部识别判断是否 之后 部部位识别,部识别判断是否 for(id key in keys){ id attr=[landmarkDic objectForKey:key]; if

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    ——笑

    前边已经详细介绍过,其实类都可以归属于同一类,毕竟换汤不换药! 无论是还是笑,又或者是opencv3以后版本加入的猫都是一个原理,用的是detectMultiScale函数,其具使用参考公众号历史文章中的(一)——基于单文档的应用台程序即可 ~ 笑用的还是那个函数(还是熟悉的味道!) 这里要分两步来说: 1.加载器进行 2 加载笑器进行笑 其具程序如下,可以实现对图片的,也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行,需要完整项目的后台回复关键词 “笑”即可~ 关键部分程序如下: ?

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    核验-接口,签名鉴权错误

    无论是按照官方的JAVA例子生成的签名串,还是通过API Explorer生成的签名串,访问接口都提示AuthFailure.InvalidAuthorizat...

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    CV学习笔记(二十九):交互式

    机交互的方法需要通过对做出实时响应来判断是否为,通常采用的方法有部姿态和读取指定数字等。 以现在的交互式为例,系统会引导用户往指定方向去看,然后去估计用户的头部姿势,通过比较用户的动作姿势和指示方向是否一致来判断,从而抵抗照片和视频重放的攻击。 但是也因此带来了一些问题,机交互方法的要缺点是的隐蔽性差,攻击者往往可以通过交互方法就可以知道系统所采用的手段,然后设计相应的方法去欺骗系统。 算法整程如下: 一:摄像头的视频获取 在获取视频的时候首先要设置一个区域,落在这个区域里面才会,落在这个区域外面,就提示请靠近摄像头中心。 当眨眼次数大于2时,即判断该视频通过眨眼。 五:姿态 姿态估计要是获得部朝向的角度信息。一般可以用旋转矩阵、旋转向量、四元数或欧拉角表示(这四个量也可以互相转换)。

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    全套 | & 关键点 & 卡通化

    历险记 可能跟我一样,是很多学习图像处理的第一个自驱动型的任务,OpenCV刚上手没几天可能就想先跑一跑,然后一个坑接着一个坑的往里跳。 上面用的是深度学习模型的,但是在此之前还是稍微回顾下OpenCV自带的器。 OpenCV自带的 OpenCV自带了基于级联分类器的模型,只能,在前深度学习时代,效果已经是很好的了。 卡通化 仅仅是,显得略微有些没意思,所以在的基础上,加点其他的更有意思的东西,比如上次刚玩过的卡通化。 如果想要立刻就验一下效果的话,想必你已经看出来了,这个 & 卡通化已经被我做成了一个验网页了。手机和电脑均可访问。

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    Dlib 库 - 关键点

    这里要记录 Dlib 中关于关键点等技术的 python 应用. pip 安装: sudo apt-get install cmake sudo pip install dlib 或 Github Face Detector ,是出图片中包含的正面. 1.1. 基于 CNN 的 采用预训练的 CNN 模型进行图片中的. 基于 CNN 模型比基于 HOG 特征模型的准确度更高. 关键点 Face Landmark Detection 关键点,首先需要出图片中的,并估计的关键点姿态(pose). 关键点 CNN 模型训练 这里要是介绍对于论文 One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees(CVPR

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    ——AFLW准备

    不多说了,直接代码吧: 生成AFLW_ann.txt的代码,其中包含图像名称 和 图像中的位置(x,y,w,h); ** AFLW中含有aflw.aqlite文件。 f: f.writelines("%s\n" % line for line in list_annotation) AFLW图片都整理到flickr文件下(含0,1,2三个文件),生成的程序 (并且对进行了左右镜像): import os from PIL import Image from PIL import ImageFile # ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES

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    ——准备非

    简单粗暴,不多说,直接代码吧: import os import random from PIL import Image from PIL import Im...

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    OpenCV 打码

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    ——fcn

    在上一篇的基础上修改即可:——滑动窗口篇(训练和实现) !!! = (img-m)/std''' return img def min_face(img, F, window_size, stride): # img:输入图像,F:最小大小 F = 24 # 构建金字塔的比例 ff = 0.8 # 概率多大时判定为? _24-161800') # saver_cal_48.restore(sess, 'model/model_cal_48-10000') # 需要的最小 detection", image) cv2.waitKey(10000) cv2.destroyAllWindows() sess.close() 结果

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    :SSH

    本文链接:https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/100578202 简介 SSH是一个用于的one-stage器,提出于2017 年8月,在当时取得了state-of-art的效果,论文是《SSH: Single Stage Headless Face Detector》,SSH本身的方法上没有太多新意,更多的是在把通用目标的方法往上应用 在每一路分支上最后都有一个Detection Module(它是多种卷积的组合,后面会详细说明),最后在Detection Module输出的特征图上,参考RPN的方法滑动输出两路分支,分别负责是不是的置信度 这种跨层的信息融合在通用目标网络中很常见,比如YOLOv2里面那个奇怪的reorg操作,在SSH之后的文章中,也有很多使用了这种思想,比如YOLOv3和FPN。 Anchor设置 由于SSH用于,它的Anchor选取和RPN有所区别,它将默认为正方形,所以Anchor只有一种比例,1:1。

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