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APP接入-Android端实现

也支持自定义皮肤定制刷过程中界面各组件元素颜色。配置是否显示成功页面。定制化提示语,分短提示语长提示语,长提示语需合作方发送邮件申请。 主动退出核验界面时定制化二次确认弹框的文字内容,包括标题、提示内容、确认键取消键文案。配置类型,分权威库数据源自带两种类型。 核验界面中,如果长时间(约30s)未检测到,会自动退出刷界面,并会提示“刷在框检测超时”。核验流程结束后,如果配置了展示成功或界面,则会跳转到应页面。 包括核验是否成功、核验结果的签名、订单号、活体检测分数、分数、核图片base64编码等。 1、合作方服务端验结果:合作方服务端先按照规则生成核验签名,然后调用查询接口获取核验结果。该方式可以获取到包括视频在内的更多详细信息。

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基于可信环境的远程识别认系统技术要求

这几天分别介绍了:基于生物特征识别的移动智能终端鉴别技术框架《密码模块安全要求》与《密码模块安全检测要求》《移动智能终端安全技术要求及测试评价方法》与TEE本篇针目前信安标委《基于可信环境的远程识别认系统技术要求 服务器端由活体判断、质量判断、注册、数据库、策略、安全管理等模块组成。识别系统是信息系统鉴别的实现方式之一。 **用户鉴别鉴别时机*****辨识***一次性鉴别机制**多机制鉴别***防伪造***决策反馈保护**秘密的规范**鉴别***警告与报警**注:“*”表示具有该要求,“*”数量的增加表示功能要素要求的提高 应提供除识别鉴别机制以外的其他鉴别机制,采用口令、令牌、数字书以及其他具有相应安全强度的两种或两种以上的组合机制。 性能要求基本级要求增强级要求注册*****活体检测防范能力***注:“*”表示具有该要求,“*”数量的增加表示性能要素要求的提高。具体要求是:注册率不应超过1%。

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    【解决方案】rtspgb28181ehome协议视频融合共享平台安防视频云服务EasyCVR基于社区识别系统的解决方案

    一、识别优势识别技术特指利用较不同视觉特征信息进行鉴别的最新识别技术,属于生物特征识别技术的一种。 识别技术是一种基于部特征,输入的图像或者视频流进行处理,根据每个的位置、大小各个主要面部器官的位置信息,进一步提取每个中的特征,并将其与一直的进行,配合识别系统的一系列相关技术 ,包括图像采集、定位、识别预处理,确认以及查找等,确认具体员的。? 系统采用先进的识别算法,高速芯片作为识别算法的运行硬件平台,通过出入口的信息采集、实时抓拍识别,从而实现合一验。 并针小区实现固定员刷通行,访客员登记后刷通行或刷成功后通行,解决固定员通行时需要刷卡或遗忘密码的问题,员则需要小区管理员确认后手工放行。

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    智慧社区:识别技术的深度应用场景

    一、识别技术识别技术特指利用较不同视觉特征信息进行鉴别的最新识别技术,属于生物特征识别技术的一种。 识别技术是一种基于部特征,输入的图像或者视频流进行处理,根据每个的位置、大小各个主要面部器官的位置信息,进一步提取每个中的特征,并将其与已知的进行,配合识别系统的一系列相关技术 ,包括图像采集、定位、识别预处理,确认以及查找等,确认具体员的。 系统采用先进的识别算法,高速芯片作为识别算法的运行硬件平台,通过出入口的信息采集、实时抓拍识别,从而实现合一验。 并针小区实现固定员刷通行,访客员登记后刷通行或刷成功后通行,解决固定员通行时需要刷卡或遗忘密码的问题,员则需要小区管理员确认后手工放行。

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    识别或许将会成为AI产业化突破口

    当中,以识别为代表的AI技术备受关注。于银行等机构入场工作服务中存在的问题,科技企业用更加精确的“识别”给出了解决方案。 这款产品能够利用互联网以及物联网技术,把识别、刷识别、识别、双录、高拍、智能控制以及访客系统等功能加以整合,将以往繁琐的拍照片件等验手续降至最少,十分适合在政府、金融、医疗、教育以及保险等机构柜台场景下应用 在腾讯微众银行站台,观众只需要面着手机点头、眨眼睛,就能够通过识别技术在微众银行网站进行注册以及登录。在大会上,有的观众用其他的照片盖住部,想要通过识别登录,结果却被手机告知登录。 据微众银行介绍,其客户核验方式采用的是腾讯的识别以及活体监测技术,其中包含了活体监测,唇动分析、无关配准以及声纹识别等技术。 如中软高科的智能双屏访客机,可以不受年龄、五官以及发型等因素的干扰,准确地识别出来客的,从而避免认不符以及虚假注册等情况,还可以通过公安联网设备发现是否是通缉员,并且及时报警。

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    识别活体检测破解“照片骗局”

    除了刷支付、刷进站、刷解锁手机屏幕外,我们也在银行系统里面也看到了刷用户的案列,这些构成了2017年最火热的工智能落地方向之一。 简单地看来,刷是一个验的过程,所以最后跟个打通也是理所应当。在腾讯优图实验室了解到,判断画面上呈现的是不是一个真的,途径手段是可以非常多样化的。 现有的识别验中,活体早就作为一个基本的保障加入其中,如大家熟知的 iPhone X 的解锁,就需要用户保持张着眼睛等“活体”的动作,大多数的识别在录入用户原始数据时,会采用“摇头”、 腾讯优图光线活体技术是指在场景中,为“刷”提供安全保障的一项活体检测技术。 (我们尝试用高清打印并且裁去边框的伪造照片来“刷”,提示验)腾讯优图表示,这个新的方法通过光线的变化,可以恢复出一个3D的信息,原理也是结构光的思想。

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    Qt编写的项目作品24-识别综合应用(在线+离线+嵌入式)

    一、功能特点 支持的功能包括识别、搜索、活体检测等。 在线版还支持、驾驶、行驶、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视,离线版的支持百度,可定制。 支持指定目录图片用来生成特征值文件。 可设置等待处理图片队列中的数量。 每次执行都有成功或者的信号返回。 搜索的返回结果包含了原图+最大相似度图+相似度等。 同时支持两张图片两个特征值。 相关功能自定义一套协议用于客户端服务端,可以通过TCP通信进行交互。 自定义识别协议非常适用于中心一台服务器,现场若干设备请求的场景。 传入单张图片返回特征值。 传入单张图片或者多张图片返回是否是活体。 传入两张图片返回结果。 传入两个特征值返回结果。 传入单张图片添加。 指定唯一标识符删除。 传入单张照片返回相似度最大的信息。 修改服务的配置参数如是否快速查找、等。

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    【微信后的刷时代】活体识别告诉你为什么照片无法破解系统

    新智元11月27日在深圳北站广州南站体验到,这两个高铁站已经开始采用“验票”技术,乘客手持只需“刷”验即可进站,整个认过程不超过5秒。 简单地看来,刷是一个验的过程,所以最后跟个打通也是理所应当。此前,新智元在走访腾讯优图实验室时了解到,判断画面上呈现的是不是一个真的,途径手段是可以非常多样化的。 现有的识别验中,活体早就作为一个基本的保障加入其中,如大家熟知的 iPhone X 的解锁,就需要用户保持张着眼睛等“活体”的动作,大多数的识别在录入用户原始数据时,会采用“摇头”、 腾讯优图光线活体技术是指在场景中,为“刷”提供安全保障的一项活体检测技术。 (我们尝试用高清打印并且裁去边框的伪造照片来“刷”,提示验)腾讯优图新智元介绍说,这个新的方法通过光线的变化,可以恢复出一个3D的信息,原理也是结构光的思想。

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    核验系统解决方案

    ;同时将现场采集的照片与上的件照进行,确定是否是持,实现的快速核验。 ;识别综合应用平台:在一些核验要求较严格的场所,如大型活动安保、重点交通枢纽等核验场景,无论前端是否通行,都将采集到的照片信息回传到后端大数据应用平台,调用1:N检索服务查询判断是否为重点关注员 三核验应用设计随着居民的普及,员的头像、姓名、住址等相关信息全部集成于芯片中,结合识别平台前端设备采集到员的照片与件照片进行,从而快速确定当前员的。 如发现当前员持有他件,前端核验设备会提示并有报警输出提示相关执法员处理。 针以上应用场景,在相关员办理业务前台部署核验设备(如组合式核验一体机),用于确认与持者是否为同一(1:1核验),实现业务的快速办理,减少工核验带来的工作量及为判别误。

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    腾讯云识别接口常见问题解析——静态活体检测相关

    而动态活体检测是指通过指示用户做出指定动作动作(读数,眨眼,左右摇头等),验用户是否为真实活体本在执行当前的操作。静态活体检测 在使用中遇到报错的情况先看官网文档错误码类型。 如:ImageFacedetectFaid,顾名思义,就是检测了。为什么会检测呢?一般是因为:照片质量太低,过曝、过暗,色差大,甚至中没有。 如果遇到上传图片有但是返回非活体的话,我们可以思考以下问题:a) 图片的宽高是接近于3:4么?b) 图片是否是被编辑过,例如编辑过亮度度等,或者添加了水印什么的。 负样本中,翻拍样本会经过一个或多个播放设备进行翻拍,(不同手机的摄像头)不同播放设备(不同手机电脑平板等)会呈现出不同特征的边框、反光、摩尔纹;而静态卡片(、打印照片)在翻拍时也会呈现色彩分辨率度与正常样本有明显差异 如果活体检测有更高安全性要求,请使用·云智慧眼产品。如果是安全要求级别较高的支付或者政务类用途使用的话,请使用·云智慧眼产品。。

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    iOS 2020 开发者账号 步骤

    苹果官方教程地址:https:developer.apple.comcnsupportapp-account#verify个具体操作步骤:准备一台运行 iOS 12.4、iOS 13.1 或更高版本的 输入应的开发者账号密码(这一步可能需要双重认的验码)。 登录之后,点击「验您的」,进入页面。 ? image 点击继续。 ? image 输入正确的名字、姓氏、电话号码。请勿输入别名、昵称或公司名称作为您的姓氏或名字,错误地输入您的法定姓名将导致注册审核延误。 ? image 输入正确信息后,点击右上角的下一步按钮进行个照片采集。(注意:拍摄照片为正面部照片,拍摄之后还得重新跟苹果客服员沟通进行重新验)。 确保您的部清楚地显示在取景框内,然后轻点“拍摄”。 查看您的自拍照以确保照片清晰,然后轻点 确认。 ? image 至此,完成认

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    中兴智能视觉大数据:未来五年识别市场规模将保持年均25%的增长速度

    以公安应用为例,公安部门在查办案、处理事务时常常会遇到一些不明员,如走丢的老、小孩,拒不交代的嫌疑犯,无认领的尸体等。这时传统的方法往往不能解决问题。 利用检索系统,将目标输入到系统中。系统自动在海量口数据库中进行查找,列出前若干名相似的员信息。然后再通过工干预的方式,系统结果进行筛选,得到目标的真实。 2017-2022年中国识别行业市场规模预测(单位:亿元)体的其它生物特征如指纹、虹膜等一样与生俱来,它的唯一性不易被复制的良好特性为鉴别提供了必要的前提,与其它类型的生物识别识别具有以下先天优势 识别的隐忧识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法,并使识别结果具有实用化的识别率识别速度。在采集数据有限,算法限制的情况下,很可能出现识别的结果。 目前市场上的需求爆发,不管是类似交通中1:N的应用需求,还是门禁中1:1的应用需求,识别的产品商而言,技术革新、精益求精、提升用户体验是关键,切忌大帮哄把产品做烂,只有这样,识别才能在市场上走的更好

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    高保真交换重演(FG2021)

    交换是将源转移到目标,而重演是利用目标的姿态表情来驱动源。它们由于在娱乐、隐私、虚拟现实视频配音等方面的应用前景而受到关注。 最后的融合阶段,于换任务,我们用 ABM 方法来实现源目标的无缝融合;重演任务,我们用一个深度网络来合成的背景部分。 ;Faceshifter 倾向于生成条状伪影,且有时会检测不到导致换,鲁棒性下降。 交换的较性结果交换的定量实验结果重演将我们的方法与 FSGAN、FOM、Bilayer 进行较,可以看到,FSGAN 倾向于生成过度平滑的图片且信息保留不够好;FOM 在进行跨重演时容易生成变形的结果 注意到这些方法大都直接采用目标关键点作为主要表征来指导的合成,这容易造成泄露的问题。而我们的方法基于三维重建,将信息姿态表情等属性解耦开来,从而保不会产生泄露的问题。

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    走在路上能被识别,该为高科技而喜还是为隐私而忧?

    、负样本库,采用统计方法强化训练识别系统,从而实现的检测与分类。 第三个环节就是验鉴定(Face Verification and Identification)。如果是验( Verification),图像仅与数据库中的一个图像匹配(1:1),来确认。 在鉴定中,如果图像与数据库中某个图像的相似度高于阈值,则返回该图像在数据库中应的。?有时候,图像不清晰或者其他原因会导致验或鉴定。 随后,民警会相似度在 90% 以上的信息进行工核实,再确定当事。一般情况下,如果行或驾驶者待头盔、墨镜或口罩等干扰,只要不是全都遮挡,还是可以通过抓拍的图片与数据库,进而确认。 公民的信息、实名购买车票机票、出入境登记、支付渠道的等,都能成为交通部门匹配、识别的数据库。在到处都要实名的今天,我们的无处可藏。

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    是的,网络来了!一堆技术安全上的麻烦事也来了

    该应用引入了“微警认”的识别技术,通过工智能系统自动用户信息、像、件的真实性与一致性,成功后即可开通网上凭。此外,AI系统的识别误判率仅为百万分之一。 但在具体流程上,双方略有差异,相手机刷解锁,网络登记的录入要求更加严格:它需要“活体判断+公安网”,即不仅要确保录入的为真实而非打印照片动图录像等,还要进一步确保录入的照片与公安网照片相符 活体检测,文中也有提到,因为个商家机构的摄像头五花八门,质量不一,并不一定能支持活体检测,或者不能达到活体检测的最优性能,可能存在虚假欺骗攻击,需要从技术上进行支持;b.超高精度。 AI科技大本营:核实来说,眼识别的误判率最高可达15%,工智能识别的系统的识别误判率仅为0.0001%(百万分之一),是否说明AI识别更准确?汪彪:是的。 AI科技大本营:您觉得网络识别,还有哪些值得关注的技术问题?

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    Face IDTouch ID 译文and集成篇Face IDTouch ID

    译文篇:Face IDTouch ID尽可能支持生物识别。Face IDTouch ID是们信任的安全,熟悉的方法。 现在们用单一的方式认。当们不必选择如何进行时,这是最直观的。只要给他们一个单一的选项,如Face ID。提供替代方案,例如要求用户名密码,只有在初始方法时才作为备用。 仅在响应用户操作时启动。明确的操作,例如点击按钮,确保用户想要进行。在部识别码的情况下,还可以提高用户面照相机的可能性。 始终识别方法。 当们看到像系统的Touch ID(指纹图标)Face ID图标的图标时,他们认为它们应该进行。 ,因为有太多的的尝试生物统计学生物现在锁定。

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    图解facenet算法系列之(二)

    除此之外,我们使用了1亿到2亿张训练缩略图,其中包含大约800万个不同的检测器在每张图像上运行,并在每张周围生成一个紧密的包围框。这些部缩略图将根据各自网络的输入大小调整大小。 在深入研究更具体的实验细节之前,我们将讨论一个特定模型需要的精确度与次数之间的权衡。图4显示了x轴上的4.2节中用户标记的测试数据集上0.001假接受率(FAR)的准确率。 然而,我们的一些基于初始的模型,如NN3,在显著减少模型大小的同时仍然实现了良好的性能。 我们的个照片测试集的详细评价为:图像质量。 5.8 面部聚类我们紧凑的嵌入可以用来将用户的个照片分组到具有相同群中。与单纯的验任务相,聚类任务所施加的赋值约束,导致真正惊的结果。 NN2是一种改进的模型,性能NN1好得多。NN1生成的嵌入NN2生成的谐波,可以看出两者之间的兼容性。实际上,混合模式的性能仍然NN1本要好。

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    一文了解识别:从实现方法到应用场景都讲明白了

    因此,狭义上的识别一般指的是通过图像进行确认或查找的场景。生物信息识别的认方式与传统的方式相,具有很多显著优势。 例如传统的密钥认、识别卡认等存在易丢、易被伪造、易被遗忘等特点。而生物信息则是类与生俱来的一种属性,并不会被丢遗忘。 该方法与传统的钥匙开锁、指纹识别、虹膜识别等均属于。这需要系统判断当前被检测是否已经存在于系统内置的数据库中。如果系统内没有该的信息,则认。2. 件验场景件验相似,也可称为,是判断件中的图像与被识别是否相同的场景。在进行件之间的时,往往会引入活体检测技术。 检索场景检索与类似,二者的区别在于图片“一一”地,而检索是图片“一多”地

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    哈工大提出基于光流估计与光照不一致监督的正向化模型

    今天解读的是一篇已被ECCV 2020接收的论文,在这篇论文中,来自哈工大的作者们针之前方法忽略-正图像之间光照情况不一致的考虑,引入了一个光照保留损,实现了图像中光照信息信息的特征解藕 光照保留模块光照保留模块主要负责将图像中的光照信息与代表的细节信息进行特征解藕。 adaption pathway)尽可能的保学习到与ground-truth图像一致的细节特征。 特征保留损 正向化需要保正向化过程中尽可能的保留与输出侧相同的信息,所以本文也加入了特征的保留损,分别LightCNN-29最后一个池化层全连接层的特征向量计算L1距离。 定性实验 本文分别与4种正向化方法进行了,可以看到其他方法得到的生成图像的光照情况与最左侧的输入侧的光照情况有很大差异,同时在部轮廓其他细节区域与真实图像也有明显的差异,本文方法首先保生成图像的光照情况与原图一致

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    ECCV 2018 | 腾讯AI Lab提出正交深度特征分解算法:在多个跨年龄识别任务中创造新记录

    在这篇文章里,我们提出了一种正交深度特征分解算法 OE-CNNs,通过把深度特征正交分解为年龄分量分量,从而将年龄分量分量有效分离开,从而达到减少年龄差异、提高跨年龄识别精度的目标。 为了克服这个巨大的年龄差异,在这篇文章里我们研发了一种新的深度学习算法,该算法把深度特征按照模长方向角度方向(这两个方向是彼此正交的)分别分解为年龄成分成分,如下图所示。? 其中,年龄成分被分解成一维径向分量,而成分则分解为高维角度分量。这两种分量最后通过多任务学习的方式同时训练,最终的损函数是二者损的算术叠加:?其中成分的损函数?而年龄成分的损函数? 基于这种新的分解模型我们可以把的年龄分量分量有效分离开,并基于分量来做跨年龄识别从而有效提高跨年龄识别的精度。 在上表的实验中,能明显看出增加了我们新建立的 CAF 数据做训练后,于上表中的所有算法,它们的识别率都能显著获得提升,这明了 CAF 于跨年龄识别研究的帮助价值。 ?

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