本篇博文是Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统的收官之作，在人脸识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上，实现人脸识别，废话少说，上效果图： ? 案例引入 在Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)——训练人脸识别模型中主要讲述神经网络模型的训练过程，使用OpenCV模块中的LBPH（LOCAL BINARY PATTERNS HISTOGRAMS）人脸识别器算法（cv2.face.LBPHFaceRecogni zer_create()方法实现），训练生成“.yml”后缀的模型文件。 人脸识别的过程也非常简单，通过使用OpenCV模块读取“.yml”后缀的识别模型文件，实现人脸识别。 示例代码如下所示：
目录 案例引入 本节项目 ---- 最近有小伙伴们一直在催本项目的进度，好吧，今晚熬夜加班编写，在上一节中，实现了人脸数据的采集，在本节中将对采集的人脸数据进行训练，生成识别模型。 首先简要讲解数据集训练生成模型的原理，这里使用的是LBPH算法，在OpenCV模块中已经有内嵌的方法cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()，为了方便小伙伴们读懂之后的代码，在这里先举一个简单的人脸模型训练的小案例 第一步：采集人脸数据，网络上有许多案例Demo，不再赘述，代码如下： import cv2 detector = cv2.CascadeClassifier('C:/Users/Administrator
基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务
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 ，帮助我们快速在自己的系统中集成人脸识别的功能，而且这个接口可以无限次调用。 二、需求介绍 在系统中，我们不用输入任何账号和密码，直接通过人脸识别，实现登陆。 :如果为空，则说明为检测到人脸 user_list:返回的用户列表，取决你设置max_user_num参数 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， ?
因此，我们需要采用一套更安全的身份认证方式，这就是目前被认为最安全的双因素认证机制。 双因素是密码学的一个概念，从理论上来说，身份认证有三个要素： 第一个要素（所知道的内容）：需要使用者记忆的身份认证内容，例如密码和身份证号码等。 把前两种要素结合起来的身份认证的方法就是“双因素认证”。 双因素认证和利用自动柜员机提款相似：使用者必须利用提款卡(认证设备)，再输入个人识别号码(已知信息)，才能提取其账户的款项。 由于需要用户身份的双重认证，双因素认证技术可抵御非法访问者，提高认证的可靠性。简而言之，该技术降低了电子商务的两大风险：来自外部非法访问者的身份欺诈和来自内部的更隐蔽的网络侵犯。 下面以双因素动态身份认证为例，介绍双因素认证的解决方案。一个双因素动态身份认证的解决方案由三个主要部件组成：一个简单易用的令牌，一个功能强大的管理服务器以及一个代理软件。
JOSSO Single Sign-On 1.2 简介 背景知识：身份认证系统包括：目录服务，验证和授权服务，证书服务，单点登陆服务，系统管理等模块。 基于JAAS的横跨多个应用程序和主机的单点登陆； 3 可插拔的设计框架允许实现多种验证规则和存储方案 ； 4 可以使用servlet和ejb Security API 提供针对web应用，ejb 的身份认证服务 ； 5 支持X.509 客户端证书的强验证模式； 6 使用反向代理模块可以创建多层的单点登陆认证，并且使用多种策略可在每层配置不同的验证模式； 7 支持数据库，LDAP ，XML等多种方式的存储用户信息和证书服务 田春峰 时间：20050206 转载地址：http://blog.csdn.net/accesine960/archive/2005/02/06/282574.aspx 使用java的开放源代码的身份认证系统
一个成熟的软件系统一般必须有一个可靠的身份认证与权限验证功能。 实现身份认证系统 一般来说业务系统会专注于业务逻辑的处理，而身份认证相关的功能会放入独立的身份认证系统进行开发维护。 Connector是dex中一项重要特性，其可以将dex这个身份认证系统与其它身份认证系统串联起来。 示例中dexserver只使用了passwordDB这个Connector，实际场景为了接入其它身份认证系统，会配置一些Connect以对接其它身份认证系统。 总结 总体来说，采用dex实现一个身份认证系统相比纯自研，还是简单了不少。一旦掌握其原理，后续实现会很方便，其核心代码值得学习一下。
导言 一个成熟的软件系统一般必须有一个可靠的身份认证与权限验证功能。 实现身份认证系统 一般来说业务系统会专注于业务逻辑的处理，而身份认证相关的功能会放入独立的身份认证系统进行开发维护。 Connector是dex中一项重要特性，其可以将dex这个身份认证系统与其它身份认证系统串联起来。 5、示例中dexserver只使用了passwordDB这个Connector，实际场景为了接入其它身份认证系统，会配置一些Connect以对接其它身份认证系统。 总 结 总体来说，采用dex实现一个身份认证系统相比纯自研，还是简单了不少。一旦掌握其原理，后续实现会很方便，其核心代码值得学习一下。
安全事件频发的现在，在单一的静态密码登录验证机制下，非法入侵者若窃听到桌面登录账号的用户名及密码，即可通过合法访问权限访问内部系统，企业信息安全面临挑战；企业为防止账号信息泄露，通常强制要求员工定期更换登录密码 Windows桌面双因素认证解决方案概述 静态密码只能对Windows桌面用户身份的真实性进行低级认证。 宁盾双因素认证在企业桌面原有静态密码认证基础上增加第二重保护，通过提供手机令牌、短信令牌、硬件令牌等多种动态密码形式，实现双因素认证，提升账号安全，加强用户登录认证审计。 Windows桌面双因素认证流程 用户进入Windows桌面登录界面，输入账号、账号密码及宁盾动态密码等信息后提交。Windows系统通过对应插件将认证信息发送到宁盾认证服务器进行认证。 企业应用价值 账号双重保护：提升云桌面用户接入认证安全，解决弱身份鉴别可能引发的内网信息泄漏隐患； 与现有系统无缝集成：内置Radius认证模块，可与AD、LDAP等标准账号源结合，同时也支持与企业本地应用
基于多任务卷积网络(MTCNN)和Center-Loss的多人实时人脸检测和人脸识别系统。 DFace 是个开源的深度学习人脸检测和人脸识别系统。所有功能都采用 pytorch 框架开发。 所有的人脸数据集都来自 WIDER FACE和CelebA。WIDER FACE仅提供了大量的人脸边框定位数据，而CelebA包含了人脸关键点定位数据。 prepare_data/gen_Onet_train_data.py --dataset_path --anno_file --pmodel_file --rmodel_file 生成ONet的人脸关键点训练数据和标注文件 python src/prepare_data/gen_landmark_48.py 乱序合并标注文件(包括人脸关键点) python src/prepare_data/assemble_onet_imglist.py
人脸检测识别系统能对进入施工现场的员工人脸进行识别，当检测到是施工现场工作人员时门禁自动开启，工作人员进入施工区域，否则不予放行。 2.jpg 智慧工地下的人脸检测识别系统能最大程度保证验证结果的精准度，确保安全生产区域内部员工通行安全性及提高效率，提升安保级别及规范管理，同时可以大大减轻管理人员的工作量。 施工区域用人脸检测识别系统更方便对工人的进出进行管理，既提高了工作效率，又避免了冒用他人身份通行的行为发生，可防止外来人员闯入盗取破坏施工区域财产，还可以通过连接考勤系统实现自动生成考勤数据报表。 场景模式应用 联动门禁模式 在施工区域入口处部署人脸检测识别系统，当工人要进入工作区域进行工作时，需先进行人脸实名制匹配，否则将无法开启门禁，防止外来人员冒用他们身份证行为，还可以形成统计报表统计每天进出施工区域的工人流动情况 在建筑工地施工现场部署人脸检测识别系统，不仅方便对施工区域工人进出管理，还可以防止外来人员冒用他人身份通行。真正做到安全生产信息化管理，做到事前预防事中常态监测，事后规范管理，有效预防事故的发生。
在生物识别系统中，为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。 为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有人脸活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。 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，交互式随机动作人脸活体检测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人脸；2. 嘴部张合判别：与眨眼判别类似，要求用户张开、闭合嘴巴一到两次，交互式随机动作人脸活体检测系统据此区分照片与真实人脸。3. 还有更多比如摇头、点头、抬头等动作指令，以此来辨别照片和真实人脸。 随着人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。
这几天分别介绍了：基于生物特征识别的移动智能终端身份鉴别技术框架《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本篇针对目前信安标委《基于可信环境的远程人脸识别认证系统技术要求 基于可信环境的远程人脸识别认证系统由客户端、服务器端、安全传输通道组成。客户端由环境检测、人脸采集、活体检测、质量检测、安全管理等模块组成，模块应在可信环境中执行。 服务器端由活体判断、质量判断、人脸注册、人脸数据库、人脸比对、比对策略、安全管理等模块组成。人脸识别系统是信息系统身份鉴别的实现方式之一。 规范根据GB17859-1999的安全保护等级划分的思想，并基于GBT 18336.3-2015中EAL 3 和 EAL 4的安全保障要求，本标准将人脸识别认证系统的功能、性能和安全要求分为基本级和增强级 人脸识别系统当错误接受率为0.01%时，错误拒绝率应不大于5%活体检测正常通过率宜不小于99%。活体检测攻击拒绝率宜不小于99%。
中国企业在管理身份数据方面存在不少痛点，比如无法对分散在各系统中的身份数据进行统一管理和分析，应用系统间身份数据的打通难度高，等等。其中最为复杂的就是系统之间的数据异构性问题。 举个简单的例子，在企业微信和其他身份源系统的对接中，企业微信系统里的人员信息有个业务字段叫“启用/停用”，而身份源系统中可能有更多个状态：“待入职”、“离职”等，那怎么把这些信息一一对应起来，就是企业经常遇到的一个身份数据连接方面的挑战 以玉符IDaaS身份管理系统为例，各个模块之间的关系如下图所示，接下来我们介绍其中的关键模块。 图1 身份管理系统架构 1. 密钥管理系统 KMS 企业内几乎所有应用都需要管理各种各样的私密信息，从个人的登陆密码、到生产环境的 Key 以及数据库登录信息、API 认证信息等。 统一的日志系统，可审计用户在各个系统的行为，跨系统检测异常操作； 3. 严格限制内部员工访问权限，需在足够授权下才进行访问或修改。 无处不网络，无处不身份。
，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。 针对几种攻击人脸识别系统的手段来看一下人脸活体检测具体是怎么工作的： 1、简单照片攻击与动作活体 不坏好意的人或者犯罪分子拿合法用户的证件等照片来攻击人脸识别系统，但是照是静物，不能做动作，所以我们就用动作人脸活体检测指令来防范它 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
精彩内容 经过多年市场验证，云端人脸识别无法满足企业对身份信息存储的高安全性要求，单一生物特征识别技术如虹膜识别、静脉识别等无法保证身份认证的准确，人脸识别技术该以何种姿态服务产业? 灵云智能人脸识别能力平台以私有云的方式让每一家企业都能拥有人脸识别能力，不但保证了身份认证信息存储的安全性，而且能根据企业业务需求，零活挂接灵云声纹识别、指纹识别、证照识别等身份认证技术，快速构建多种生物特征识别技术融合应用的身份认证体系 人脸识别+活体检测给机器一双能识人的慧眼 人脸识别技术，相当于给机器一双慧眼，让机器能像人一样去观察、分析人脸，进而辨识人的身份。 如果企业需求拓展声纹、指纹、证照识别，只需在平台上挂接灵云声纹、指纹、证照识别引擎，便可实现对“人脸+声纹+指纹”等生物特性的识别与身份证、工作证等社会属性的识别，确保“认证合一”，构建具有多种生物特征识别能力的高安全等级身份认证系统 凭借系统安全稳定、人脸识别精准、适合远程身份认证等诸多优点，灵云智能人脸识别能力平台已在金融身份认证、公共安全、社保远程身份认证、边检身份验证等众多领域得到了广泛应用，获得了广大合作伙伴的高度肯定。
本次分享正是基于此次解决Socket长连接身份安全认证的实践总结而来，方案可能并不完美，但愿能起到抛砖引玉的作用，希望能给您的IM系统开发带来启发。 Socket长连接的身份认证痛点》（本文） 4、我们面临的技术痛点 针对我们IM系统中的Socket长连接的身份认证安全问题，瓜子有统一登录认证系统SSO（即单点登陆系统，原理详见《IM开发基础知识补课 我们的IM长连接通道也利用这个系统做安全认证，结构如下图： 如上图所示，整个认证步骤如下： 1）用户登录App，App从业务后台拿到单点登陆系统SSO颁发的token； 2）当App需要使用IM功能时 （也包括本文中将要用到的传递身份认证信息的场景）。 JWT技术的价值不在于具体的技术实现，而在于它的思想本身，尤其在异构系统、分布式系统方面，可以极大的简化安全认证的成本，包括简化架构复杂性、降低使用门槛等，因为JWT的技术原理决定了认证的过程不需要其它系统的参与
员工在刷脸验证身份的同时，系统会进行测温、口罩检测、健康码核验等多种智能检测。人员通行信息上传至平台，可在平台查看完整通行记录，支持长期留存、筛选查询与按需导出。 人脸门禁系统依托于人脸深度学习算法，该算法嵌入人脸设备终端，人脸设备终端配合门禁设备实现对人员的权限控制。 智能面板是集采集与比对一体化的设备，自带摄像头，支持人脸比对与口罩检测。 主要认证模式 认证模式主要包括健康码校验、核酸校验、混合比对、身份校验等，多种认证模式间可相互组合达到通行管理的目的，其中： 健康码校验：通过健康码、身份证、人脸、人证核验的方式校验健康码状态； 核酸校验 ：通过健康码、身份证、人脸、人证核验的方式校验核酸检测结果及有效期； 混合比对：先进行前端人脸比对，未通过则进行后端人脸比对； 身份校验：通过身份证、人脸、人证核验校验其身份信息； 认证模式配置 认证配置类别分为人脸识别 核酸检测记录、体温、认证方式等多维度信息。
1 背景及现状 人脸分析是研究的一个活跃领域。它涉及提取诸如关键点、姿势、表情、性别、年龄、身份等的信息。它有若干应用，包括执法、设备的主动认证、支付的面部生物识别、自驾驶车辆等。 人脸识别和验证系统通常有三个模块。首先，需要一种用于在图像中定位人脸的人脸检测器。人脸检测器的理想特性是对姿态、光照和尺度的变化具有鲁棒性。此外，一个好的人脸检测器应该能够输出一致和良好的位置边界框。 第三，特征提取器在高维描述中对身份信息进行编码，然后使用这些描述符来计算两个面之间的相似度。有效的特征提取器需要对流水线中先前的步骤所带来的错误具有鲁棒性：人脸检测、关键点定位和人脸对齐。 ? ? 人脸识别与验证 ? 人脸识别/ 验证系统有两个主要部分：1) 鲁棒人脸表示；2) 分类器(在识别的情况下) 或相似性度量（用于验证）。 每个DCNN由四个卷积层组成，并接受了大约20万张大约10000个身份的图像的训练。使用一组模型和大量不同的身份有助于DeepID学习鉴别人脸表示，从而使其能够在LFW数据集上实现超人人脸验证性能。
部署 Casdoor 身份认证管理系统并实现透过 OAuth2.0 登录到 WordPress 前言 由于考虑到 XCTRA 未来可能会有非常多的子服务，如果全部采用单一认证可能会非常复杂，于是这几天一直在研究 IAM（Identity and Access Management）系统，在尝试了 Apache keycloak，JustAuthPlus 等开源项目后，最终选择了 Casdoor。 Casdoor 是什么 Casdoor 是一个支持 OAuth 2.0、OIDC 和 SAML 的 UI 优先集中式身份验证/单点登录 (SSO) 平台，使用 Go 开发，前后端分离，内置第三方应用登录服务 组织承载用户和应用，一个用户只能隶属于一个组织，但可以登录到自己组织的多个应用中；而提供商啧代表了某种身份验证方式，例如电子邮件验证、短信验证、OAuth 验证等。 简单来说，OAuth2.0 的流程大致如下： 首先，用户访问 OAuth2.0 服务端定义的认证地址，并携带 client_id（用于识别用户希望登录的站点）、redirect_uri（用于目标站点验证
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