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人脸识别登录认证:加强系统认证

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 人脸注册,请求demo 人脸搜索接口说明: 由于我这里使用的是v3版本的,v3版本已经将人脸认证移到人脸搜索中,人脸搜索有两种模式:一是通过userid去人脸库中查找人脸和当前人脸进行对比 ,二是直接通过人脸人脸库对比,具体使用哪一种请根据场景而定,我这里采用的是后者,是为了更加简单的实现人脸识别认证,无需输入任何字符。 官网demo 参数介绍:options:这里面重要讲下user_id这个选项,如果不加这个参数,则使用上面提到的第二种方式认证,如果加上则使用第一种方式认证;gropidlist:在指定的人脸库中查找比对 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, ?

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Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(4)—人脸识别

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:

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    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

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    给你的电脑做个简单的“人脸识别认证

    我们将使用人脸识别库。 你可以在数据库中找到很多很好的例子,我相信一个对我们很有用。 它使用OpenCV从相机捕获流。 我还决定使用构造神经网络来定位框架中的面部。 要有更好的准确性。

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    Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)—训练人脸识别模型

    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

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    Milvus 实战|生物多因子认证系列 (二):人脸识别

    近年来,视觉 AI 除了在智能手机、智能汽车、智慧安防等典型行业中发挥重要作用外,更全面渗入细分的实体行业,催生了如车站人脸实名认证人脸支付、小区人脸门禁管理、酒店自助人脸实名登记等视觉 AI 的应用 | 应用 上面介绍了如何通过 MTCNN、InsightFace 和 Milvus 实现一个人脸识别项目。在具体的应用中,我们通过结合人脸识别和声纹识别实现了一个生物多因子认证系统。 所谓生物多因子认证,就是利用认证人所拥有的生物信息(包括指纹、人脸、声纹等)实现的一种更加安全的身份认证方式。 我们实现的生物多因子认证系统具体搭建步骤可以参考: https://github.com/milvus-io/bootcamp/tree/master/solutions/MFA。 关于声纹识别的介绍请参考本系列的第一篇文章:Milvus 实战|生物多因子认证系列 (一):声纹识别。

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    基于可信环境的远程人脸识别认证系统技术要求

    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 基于可信环境的远程人脸识别要求,这个可信主要体现在终端可信,也就是在客户端上的功能、安全要求,如下表所示:功能要求基本级要求增强级要求用户标识**人脸采集与处理***人脸质量判断**活体检测***人脸注册

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    通过人脸活体检测技术的应用,避免实名认证环节中人脸识别被攻击的风险

    然而人脸很容易用视频或照片等进行复制,人脸活体检测是人脸识别能否有效应用的前提,目前对活体检测方法的研究有很多。 为克服人脸识别系统的不足之处,目的在于提供基于人脸姿态控制的交互式视频活体检测方法,人脸活体检测技术是当用户的人脸被检测到之后,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;在整个检测过程中 ,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。 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。 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

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    【云智AI应用】人脸核身-全国首个市级刷脸认证标准

    人脸核身: 通过身份证 OCR 或用户手动输入获取用户身份信息,腾讯云将依此信息去公安专线获取用户真实信息,并利用人脸比对技术秒级确认用户身份。 背景介绍: 深圳市统一认证平台是在深圳市政府办公厅指导下,经信委、公安局等多个部门联合开发推广,最终形成深圳市统一认证平台,所有用户一次注册多委办局通用。 由于注册认证登录都是使用刷脸模式,实际就是全国首个市级刷脸核身标准,首个境外人士移动核身服务。 项目截图: 新用户注册: 老用户一步核身: 云智慧眼能力: 深圳统一认证平台对于核身要求非常高,不仅需要有良好的客户体验,还需要各种增值能力保障让每一个合法用户顺利通过,也要让恶意客户被正确拦截 客服和用户通过实时视频进行面对面沟通,帮助用户快速通过验证 3、数据风控 利用腾讯各平台安全数据交叉验证,加上人脸核身产品平台能力,形成慧眼自有风控体系。

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    评论支持发图片、人脸认证升级……6个新特性,活动、培训都能用

    评论支持发图片、人脸认证升级、论坛也支持先审后发了……6个功能新特性,一起来看看! 命中敏感词,先审后发 三月第一周,文档先审后发的新功能得到了大家的好评。 人脸认证升级眨眼检测 人脸识别正迅速成为最安全可靠的用户认证工具,乐享已灰度开启相应功能。开启了的企业,从手机端进入课程、考试,需要先进行实名认证。 乐享的人脸实名认证现在升级为了实时眨眼检测,识别更准确、体验更流畅。

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    基于OpenMV的人脸识别,支持人脸注册、人脸检测、人脸识别

    1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别 ,可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次,触发人脸注册;默认低电平 UART1(Pin1)输出调试信息 UART3(Pin4)输出识别结果,当识别成功后,返回“Find It = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir( ,但由于SD卡内无文件,无法匹配人脸 ? 按下F1按键,进入人脸注册模式,连续拍5张照存入SD卡(拍摄时绿灯快闪50ms,拍摄完绿灯闪1000ms) ? 再识别,可完成人脸识别(红灯闪1000ms)。

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    人脸检测——准备非人脸

    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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    Windows认证 | 网络认证

    这里主要说一下基于挑战(Chalenge)/响应(Response)认证机制NTLM协议,对于之前的SMB协议等等就不再进行过多的说明。 NTLM 协议是一种基于挑战(Chalenge)/响应(Response)认证机制,仅支持Windows的网络认证协议。 质询,这一步便是Chalenge/Response认证机制的关键之处,下面会介绍这里的步骤。 前四个数据包对应NTLM认证的四部过程 我们打开第二个数据包,获得返回的Challenge:d2165f1d10268dc0 ? Chanllenge加密,生成一个Response,来完成认证

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    Windows认证 | 域认证

    在Windows中的身份认证方式有很多,也在不断的升级,但是在域中,依旧使用的是Kerberos认证。 Kerberos 是一种网络认证协议,它的实现不依赖于主机操作系统的认证,无需基于主机地址的信任,不要求网络上所有主机的物理安全,并假定网络上传送的数据包可以被任意地读取、修改和插入数据,也就是说它的认证完全是从一个不安全的网络环境出发进行认证的 其实看到这张图后,也就能明白Kerberos认证的是由三方来完成的,他们分别是client、server、KDC(Key Distribution Center)。 域认证的大致流程是这样的: client先向DC请求,要求获取访问server的权限,当DC接收到请求之后,先由AS向AD发起请求,查看此client是否在白名单中,成功后,则由AS将TGT返回给client 其实整个Kerberos认证的流程就是不断交换密钥,使用对称加密算法,解密验证身份和时间戳,最后达到认证的效果。

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    人脸检测——AFLW准备人脸

    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 图像中人脸的位置(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),生成人脸的程序 (并且对人脸进行了左右镜像): import os from PIL import Image from PIL import ImageFile # ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES

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    全套 | 人脸检测 & 人脸关键点检测 & 人脸卡通化

    人脸检测历险记 可能跟我一样,人脸检测是很多人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人脸检测,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人脸检测,但是在此之前还是稍微回顾下OpenCV自带的人脸检测器。 OpenCV自带的人脸检测 OpenCV自带了基于级联分类器的人脸检测模型,只能检测正脸,在前深度学习时代,效果已经是很好的了。 人脸卡通化 仅仅是人脸检测,显得略微有些没意思,所以在人脸检测的基础上,加点其他的更有意思的东西,比如上次刚玩过的卡通化。 ,获取人脸框和人脸关键点的位置 稍微扩充下人脸框,进行卡通化操作 把卡通化后的人脸贴回原图中人脸的位置 完整效果 看一下完整的效果吧:【视频有声提示!】

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    Android 人脸识别之人脸注册

    该项目基于讯飞SDK实现的人脸检测,使用face++的webapi实现的人脸注册以及人脸识别。 所以在整个流程中应该包含以下几个步骤 人脸检测 (FD引擎) 即从摄像头预览中检测到人脸的存在,并且使用一个矩形框出人脸的范围。 人脸识别 (FR引擎) 当检测出人脸时,对人脸进行识别,如果人脸特征集合中存在该人脸信息,读取出该人脸信息及人员信息。 ,检测图片中的人脸信息(人脸 Rect、角度),此处的 Rect 是图片中人脸位置的矩形。 第三步: 经过上述的两部,我们已经成功的从图片中识别到了人脸,并且将该人脸在图片中的位置获取到了,接下来我们要做的就是使用 FR 人脸识别引擎识别该位置人脸中的特征信息。 if (!

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    OpenCV人脸检测 人脸打码

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    Windows认证原理:Kerberos认证

    本文,我们将介绍域环境中使用的kerberos认证协议,并着手分析认证过程。 接下来,我们大致概括一下Kerberos的认证过程。 --- 简要概括认证过程 Kerberos 认证用于域环境中,它是一种基于票据(Ticket)的认证方式。 当某个用户通过输入域账号和密码试图登录某台主机的时候,本机的 Kerberos 服务会向 KDC 的 KAS 认证服务发送一个认证请求。 双向认证过后,开始了服务资源的访问。 [5.png] 接下来,通过详细的交互过程描述kerberos的认证原理。 由此完成了 Client 和 Service Server 的双向认证。 --- 总结 本文介绍了域环境中使用的Kerberos认证协议,通过解剖每一步认证的过程来介绍认证原理。

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