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“黑科识别 TA和你的距离不是一般的近

据了,传统的识别拥有超过30年的研发历史,主要是基于可见光图像的识别,但无法适应环境光照变化是该的痛点所在;2017年工智能热度再起,将识别推向了大众视野。 iPhone X 使用Face ID替代指纹功能,并利用红外摄像头决了时的光照问题,被视为苹果公司顺应潮流的一项革新举措。 支付宝在2015年就实现了识别登录。 Face ID的身份识别系统随意被他识别意外的几率是一百万分之一,较苹果的指纹身份之别Touch ID大为提高,后者被随机他指纹意外地成功的几率是五万分之一。 的发展了更多的智能场景,而智能场景的也在催促着寻求更多突破。在这样一个相辅相成的情况下,识别离商用、民用的距离越来越近。安防领域,网络商务,电子政务,几乎都能找到识别的影子。 安防领域作为识别最先也最普遍的一个应用,目前该领域已经成为识别的一片红海。市面上大部分附能了识别的摄像头能够达到的效果。

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识别优缺点,识别的原理

现如今,在案件侦破,小区门禁,手机等等方面,我们都需要用到识别,这项应用到了很多的场景当中,对于日常的生活来说也提供了不少的便利,下面我们就将为大家介绍识别。 ,而且通过识别,可以不易察觉,不会陷入被伪装欺骗的地步。 虽然识别的优点非常多,但是我们也需要注意到它的缺点,因为类的部或多或少存在着一定的相似性,所以对于的外形来说,它是很不稳定的,而且有些识别还可能会导致信息的泄露。 二、识别的原理 识别是识别的一种,主要是通过类的面部特征来进行身份确认,在判断出是否存在之后,就会开始检测部的位置和大小,根据检测出来的信息,就可以提出身份特征,然后和已知的之间进行对此 识别在现在的社会中已经越来越普遍了,我们也日常的生活中随处可见识别,有些小区也是可以通过识别来确定身份,不过我们在进行识别的过程,也要多加注意保护自己的信息。

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    小米新机背后的识别供应商,被我们找到了

    毫无疑问,这些应用全是AI方面的。 ? △ 小米手机上的AI美颜 AI如何变革手机? 此次AI的应用,小米Note2上主要体现在两方面。 首先是识别屏时点亮屏幕,匹配面部数据,看一眼即可马上,不受湿手或戴手套的影响。 识别已经算不上新了。在门禁、安防等诸多领域,识别早已变成了习以为常的事情。 △ 旷视科 背后的旷视科 发布会上,小米并未公开识别供应商。 此次采用顶配方案的小米Note3是旷视提供的方案,而上周vivo在印度发布的非顶配V7+,使用的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识别,并不是核心问题。 至于旷视方面,吴文昊表示方案本身都已准备好了,不过小米为何没有全线使用识别,可能有小米自己的考量,他不方便评价。

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    我们破了几乎所有旗舰手机的识别,iPhone幸免于难

    今天市面上能买到的智能手机大多都用上了指纹识别和识别,高端一点的两种都有,除了手机之外,很多也会拿这些用于支付。 而最近,福布斯的记者们决定使用 3D 打印攻击手机的识别功能,在一通测试之后,他们发现石膏「」竟可以破四种流行旗舰手机的 AI 识别功能,而 iPhone X 不为所动。 我们在不断努力改进自己包括在内的所有。」 对于 Face ID 的自信甚至让苹果抛弃了一直使用的指纹功能。苹果称,同为生物识别,TouchID 的错误率是五万分之一,而 FaceID 则是一百万分之一。 「任何生物识别都意味着认证信息是可以复制的,任何有足够资源、时间和目标的都可能试图使用来欺骗它们。」 ?

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    黑客角逐:刷,你的iPhone X并不安全

    大数据文摘作品 编译:林海、Shan LIU、笪洁琼、亭八 11月3日,苹果公司发布了IPHONE X,并首次推出了刷。 仅仅一周,在世界另一端的黑客就声称,他们已经成功复制了,从而可以轻松任何的IPHONE X,甚至于他们采用的可能会比安全研究员所研究的方法更为简捷。 他们还提到,这种还可能进一步升级,比如使用手机的更加快速的对受害目标部扫描,或者利用照片制作的模型。但这些升级工程是否仍旧如此简单,他们并没有做出任何预测。 研究员尚未给出更多有关其制作过程的信息,而且该破的实测过程,也引起了一些的怀疑。 不过,研究员声称,该的实现,是部分基于这样一个认识:即的摄像头可能只是核对特征的某一部分,海外科媒体WIRED早先所做测试也确认了这种可能。 ?

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    关于苹果刷背后的四大问题,看完再决定割肾吧

    就在周一小米发布Note3刷手机的当天,AI科大本营就撰文,提到刷手机容易被破的四种方式,并且随着刷越来越普及,想拥有自己的隐私已经不太可能了。 今天,趁着这个热点,营长再次从层面,来透彻地析一下有关手机刷这件事。 文中有来自业内士的访谈,有来自苹果发布会的消息,也有相关的国外译文。 时,苹果将从刘海中投射出看不见的红外光,并读取用户部的3D几何结构图,由此与之前存储的部数据图进行对比。图片相近,即可成功。 据悉,小米Note3采用了2D的方案,这样的方案在对于平面的照片,视频,或者熟睡的时,也有可能。 而苹果采用的原理叫做“结构光双摄方案”,该方案足以识别这类平面攻击。 不管你是更喜欢指纹识别,还是识别,以后你的选择不多了。 据不少业内士透露,旷世科已经ALL IN手机刷项目,而商汤科也在猛增手,支援手机刷

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    19款国产手机无一幸免:15分钟破识别,打印眼镜让刷形同虚设

    你的新手机不错,借我刷一下识别在智能手机上已经是标配,今天的我们刷、刷支付就像吃饭喝水一样自然,以至于疫情期间戴口罩无法手机时,我们会感到很不习惯。 RealAI 表示,这是世界唯一通过 AI 对抗样本攻破商用手机的案例。 测试开始前,这 20 部手机被统一录入同一位测试员的验证信息,随后另一位作为「攻击者」的测试员戴上加入对抗样本特的「眼镜」依次去尝试。 「如果把识别比喻成一间屋子,每一个漏洞的出现就相当于屋子里面多个没关严的窗户,活体检测等安全认证相当于一把把。 但识别引发的担忧远不止于此,除了侧的决方案之外, 最终填补漏洞还需要依赖社会对于工智能安全问题的意识提升。

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    苹果FaceID被一副眼镜破,腾讯:漏洞出在活体检测

    生物识别在验证过程中出现的漏洞可能会让不法分子破各种识别应用,包括苹果的 Face ID。 他们将这款贴有双重胶带的眼镜戴在熟睡的受害者上,欺骗 Face ID 和其他类似的注意力检测机制,从而可以受害者的手机,并通过移动支付应用转走受害者的钱。 研究员建议为本地相机添加身份认证,并增加视频和音频综合检测的权重。 识别的安全隐患 由于深度学习存在固有的缺陷,安全研究员攻破识别的新闻可以说是屡见报端。 之前有测试表明,苹果的识别要安全一些。去年 12 月,《福布斯》的记者们决定使用 3D 打印「石膏」攻击手机的识别功能。 对于 Face ID 的自信甚至让苹果抛弃了一直使用的 TouchID 指纹功能。苹果称,同为生物识别,TouchID 的错误率是五万分之一,而 FaceID 则是一百万分之一。

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    谷歌曝光识别专利,笔记本电动屏幕扫即可自动开合 | 热点

    这项专利会通过识别系统来自动认证和设备,并且可以跟踪部位置,自动地将笔记本屏幕调整至舒适的角度。 自从苹果发布带有识别功能的iPhone X,识别也进入大众视线,成为热门话题。 其实识别很早进入商用研究,只是由于限制,落地产品很少。 近日Patently Mobile披露了一项谷歌的专利“内置电机的笔记本电脑屏幕位置调整”。 这项专利还会通过识别系统来自动认证和设备,并且可以跟踪部位置,自动地将笔记本屏幕调整至舒适的角度。 而当部识别系统检测到笔记本前面没有用户时,就会自动闭合笔记本电脑屏幕,并且定设备防止其他用户尝试访问设备,确保安全性。 ? 这项专利是谷歌在2013年递交申请的,近日才公开。 识别正处于迅速发展时期,美国、中国、日本、韩国为世界识别的研发大国。目前,专利公开量排名前4位为中国、美国、日本、韩国。其中,中国的专利申请数量在近5年来增长迅速。

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    在口罩上打印半张,“暴力”续命手机

    但是,对于多数蜗居在家、偶尔出门取一下快递的来说,口罩也带来了极大的不便利,尤其是需要面部的时候。 据统计,目前相关网站的访问量已经超过3万,等待订单数量也跃升至约1200份。 相关链接: https://restingriskface.com/ 直接“打印半张”,简单粗暴应对面部! 比如,Android手机使用的2D就让照片有了可乘之机,这种口罩有很大可能欺骗过那些使用不安全的2D的智能手机。 ,但是,如果部一部分被围巾或N95防护面具之类的较大物体覆盖,它将无法识别部3D轮廓,也就不会iPhone; 决该问题的一种方法是,在佩戴有这些自定义N95口罩之一的iPhone或iPad上添加辅助数据 专利显示,该可以通过图像重构网络,将戴配件(眼镜、口罩、帽子等)的图像重构为未戴配件的图像。

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    中兴视觉大数据报道:工智能未来不可测无需预测只需创造出来

    事实上,这些情景已经不再是科幻想象,我们的生活中,已经有很多它的影子,没错这就是识别识别是怎样实现的? 实现识别的方法有多种,比如基于几何特征的识别方法、基于特征识别方法、神经网络的识别方法、弹性图匹配的识别方法等。特征提取是识别的核心部分,是对特征的描述。 生物识别就可以很好地决这个问题。目前全球有约15亿,因为无法证实身份,无法获得基本的金融服务和权利。这些大部分在亚洲和非洲。 当越来越多的金融服务通过网络来提供时,远程身份识别变得尤其重要。 手机无疑是当下我们访问最为频繁的设备,毫无疑问,随着识别安全性能的提高,刷也会成为各大品牌手机的主流方式。 刷? 靠谱吗? 从心存疑虑到深信不疑,从迷惑不到豁然开朗,同其他身份验证方式一样,识别也经历了来自、社会和经济的多个发展阶段。新事物的诞生总会伴随着怀疑和制约,但空间与发展更是新的广阔前景。

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    对标苹果,中国CV独角兽亮出3D+AI秘密武器

    Face ID的应用有利于Apple服务和生态系统的推广,更为重要的是,以Face ID为代表的将继续引爆3D视觉在手机端的应用,并开拓安全支付、3D美颜、3D整形等广阔场景,让3D为手机带来的更多能力 其中,基于3D结构光的Face ID 们带来了强大的识别和支付新应用,成功开启AI与3D创新发展的新浪潮。 目前,Face ID只能在垂直握住手机时完成识别,不支持水平。 以旷视为例,旷视2017年发力手机市场,随后推出支付、识别像光效、像背景虚化等一系列移动端AI产品,应用在、图像增强、视频处理等方面。 Eric Chen 2015年,Eric Chen 创建Bellus3D,专注于为手机等移动设备提供高析度的3D扫描、建模和产品。 Bellus3D研发的3D面部扫描相机 作为最先一批探索3D视觉的华,Eric Chen 认为,移动端3D扫描摄像机市场近年将迸发强大的市场潜力,而做好3D感知和识别的创新结合将成为发展关键

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    除了刷,我们还有哪些酷炫的生物识别?丨科云·视角

    基于这些特征,们已经发展了多种生物识别,目前较为主流的识别识别、指纹识别、虹膜识别、静脉识别、语音识别等五类。 从各个生物识别应用来看,指纹识别占比最高,、虹膜等识别增长迅速。 “一盯就”的虹膜识别,不仅可以彻底们的双手,而且相对于其他生物识别而言,虹膜扫描是目前移动设备上最安全的生物验证形式。 例如:在办公室开会,需要使用手机回复信息,与其举着手机做和虹膜识别,还不如直接指纹来得方便;但如果正在处理一份大额交易,举起手机、抬头识别就更能保证安全性。 三星在一份声明中表示,有多种方式可供用户手机,而面部识别只能用于S8,不能用于“打开三星支付或加密文件夹”。 声纹识别同样存在一定风险。

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    如何用Python实现iPhone X的功能?

    但更令吃惊的或许是它的安全性,苹果公司员表示,相比于 TouchID ,FaceID 的出错率只有 1:1000000。 我对苹果 FaceID 及其背后的深度学习非常感兴趣,想知道如何使用深度学习来实现及优化这项的每个步骤。 FaceID 就采用了与这类似的。 通过这种们可以使用大量数据来训练这样的模型结构,最终目标是让模型自动识别哪些是最相似的。 这意味着,要你的手机,该网络只需计算在过程中拍摄的照片与注册时所存储的照片之间的距离。 如果这个距离低于某个阈值,则会手机,阈值设置得越小,你的手机将越安全。 首先,注册一个用户的部信息;在阶段,其他用户在正常情况下都不能够成功设备。如前所述,神经网络会在阶段计算当前与所注册图片之间的距离,并且会查看该距离是否小于某个阈值。

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    中国步态识别迅速兴起 商业化应用落地有效

    别急,武汉盈力科先带你了传统的生物识别及特点。 识别 当下流行的手机、支付密码、包括进站安检都在大范围应用了识别。 因为太特别,举世无双,似乎已经成为了不可替代的识别。但是某年315晚会的上,主持就在现场演示了如何使用视频模拟的方式来破识别,识别被暴存在重大安全隐患。 指纹识别 指纹识别,相信大家都不陌生,很多常用的指纹、指纹支付,包括家用的指纹的破手段也是层出不穷。 其实所有生物特征的基本原理都是先采集用户的存储起来,然后再实时识别,计算相似度。 来自纽约大学和密歇根州立大学的相关研究者提出DeepMasterPrints用于破指纹。 随着识别的应用,其应用盲点也随之出现——遮挡、伪装、远距离等给识别带来很大阻碍。随后,“无识别”——步态识别的创新应用打破僵局,强势崛起,众多企业也纷纷涉足该领域。

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    丰巢刷取件被小学生破,号称3D、深度学习加持的识别究竟靠谱吗?

    当时,支付宝回应称:支付宝“刷支付”采用的是3D识别,各类换软件有很多,但不管换得有多逼真,都是无法突破刷支付的。 识别,3D和深度学习就无懈可击吗? 去年11月3日,苹果公司发布了IPHONE X,并首次推出了刷。与此同时,也引发了世界范围内的黑客角逐,意图率先破该公司具有未来感的最新。 仅仅一周,在世界另一端的黑客就声称,他们已经成功复制了,从而可以轻松任何的IPHONE X,甚至于他们采用的可能会比安全研究员所研究的方法更为简捷。 X,破。 Deepfake本质上是一种使用AI深度学习,能够将一张图片中换到其他的图片上的。通过这种,我们可以创建一个非常逼真的“假”视频或图片,“换”因此得名。

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    基于FPGA Facenet 与物联网的智能门

    其次,工智能的发展,大量工智能走出实验室,以各种各样产品的形式极大的丰富了们的日常生活。 物联网工智能的完美融合,造就了智能家居这一种新的时代潮流,给们的生活带来极大的便利性的同时,给以更加舒适、快捷、智能的生活体验。智能家居如火如荼的发展,坚定了我们设计智能门的想法。 本作品名为基于FPGA Facenet 与物联网的智能门,着眼于识别,物联 网的综合应用。 以 PYNQ-Z2 为控制核心,借助识别,可以进行多识别、实时识别,进而实现对访客以及主的开门操作。 1.3 主要特点 (1)基于 Facenet 的识别算法,可以实现多识别,实时识别。 (2)通过家庭互联网连接至阿里云,实现多设备的交互。

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