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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。 一些方法是运用一些额外的传感器[6][7],剩下的方法可以简单分为两类:静态和动态。 静态方法,即不考虑图像之间的时序关联关系。

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从零玩转RGB

从零玩转RGB 前言 因工作需要手机端运用识别打卡,本期教程识别第三方平台为虹软科技,本文章讲解的是识别RGB追踪技术,免费的功能很多可以自行搭配,希望在你看完本章课程有所收获 [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。 [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,主要对比下 rPPG 的部分。

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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。主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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    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。 但是也因此带来了一些问题,机交互方法的主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。 其中眨眼是既不需要高质量图像和额外设备也不需要用户高度配合的可以有效区分和照片的一种动态方式。因此本文选择了眨眼器作为框架的动态部分。 因此对于一个普通的相机来说,当正对着相机时很容易捕捉到每一次眨眼动作的两帧甚至更多帧画面。因此利用基于通用相机的眨眼来进行识别是可行的. 六:技术性能指标 为了度量抗欺骗方法的安全性和的性能,需要有合适的方法去评估。

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    识别破解“照片骗局”

    腾讯优图实验室已经成功研发并推向使用的一项识别技术:光线。 要验证是不是真正的,光靠一个二维的模式识别,或者特征点的对齐都是远远不够的,存在一定的局限性。 光线技术,为“刷”提供安全保障 一个简单的假设:拿着一张照片能不能骗过摄像头? 现有的识别/验证中,早就作为一个基本的保障加入其中,比如大家熟知的 iPhone X 的解锁,就需要用户保持张着眼睛等“”的动作,大多数的识别在录入用户原始比对数据时,会采用“摇头” 腾讯优图光线技术是指在身份验证场景中,为“刷”提供安全保障的一项技术。 在验证场景下,腾讯优图已实现简单动作的技术应用(主要为摇头眨眼),而后团队首创了唇语,结合唇语和语音数据进行联合判断,并于2014年已经在微众银行中应用,提升了传统方案的安全级别。

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    如何避免识别系统被破解,随机动作指令技术有作为

    为了区分真实以及照片、视频,防范识别系统可能遭受的攻击,就需要应用技术。 主要内容包括:、3D算法、连续性等。下面就分别讲解一下。 :定位在哪里,过程中是否出现无、多的情况,可有效防止两个的切换或与照片的切换。 3D:验证采集到的是否为立像,能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。 算法:判断用户是否为正常操作,通过指定用户做随机动作(摇头、点头、凝视、眨眼、上下移动手机),防止视频攻击、非正常动作的攻击。 连续性:和同时使用能够更好的防止中途切换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,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; 嘴部张合判别:

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    通过技术的应用,避免实名认证环节中识别被攻击的风险

    然而很容易用视频或照片等进行复制,识别能否有效应用的前提,目前对方法的研究有很多。 为克服识别系统的不足之处,目的在于提供基于姿态控制的交互式视频方法,技术是当用户的到之后,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;在整个过程中 技术的另一目的在于提供基于姿态控制的交互式视频系统,包括摄像头、智能设备以及识别服务器,该系统能准确判断出当前者是否为,解决了现有识别系统中存在的照片或视频欺骗问题 2、高级照片&视频回放攻击与随机动作 有的会打印出含有合法用户的眨眼、张嘴等动作的照片或者视频回放来攻击识别系统,这个时候动作也跟着升级了,采取了随机动作的动作指令,同时也增加了离开框需要重新开始的功能 3、静默 随机动作有着很高的安全性,但是按照指示让用户去做动作比较死板,对用户来说验不是最好的。针对用户验要求提高的要求,又出现了一种静默技术。

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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. ,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。 ,而非攻击的质量相对高时,Spoofing noise走不通) 后记:不同模态的相机输入对于的作用 1.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 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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    ——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!) 这里主要分两步来说: 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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    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

    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). CNN 框及关键点 #! ,及关键点,并显示结果.

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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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