随着大数据时代的到来，个人信息安全问题日益严峻，基于图像处理的人脸识别和检测技术得到了广泛的应用。然而，目前人脸检测技术都是针对数量较小的人脸图像，随着大数据概念的深入，图像大数据处理将对人脸识别技术提出更高要求。在最原始的基于人脸识别系统中，基于当前拍摄的人脸照片与预先存储的人脸照片之间的比对，来进行身份验证。然而，当将被仿冒者本人的照片置于这种基于人脸照片比对的身份验证系统中的摄像头前时，这种基于人脸照片比对的身份验证系统可能通过用户身份验证。换言之，恶意用户可以使用被仿冒者的照片来进行恶意攻击(即，照片攻击)，这种基于人脸照片比对的人脸识别系统不能抵抗照片攻击。于是，人脸活体检测技术应运而生。
人脸识别成了近年火热的人工智能落地方向之一。简单地看来，人脸识别是一个验证身份的过程，所以后跟个人身份证打通也是理所应当。要判断画面上呈现的是不是一个真的人脸，途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸，光靠一个二维的模式识别，或者人脸特征点的对齐都是远远不够的，存在一定的局限性。
人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。目前已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域，但方便的同时也带来了一些问题，易获取，使得人脸容易被一些人用照片、视频等方式进行复制，从而达到窃取盗用信息的目的。为了保障信息安全，人脸识别技术责无旁贷，而抗攻击，是其研究中必不可少的一环，其中，人脸活体检测就是技术的核心了。
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。一般生物特征的活体检测技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，人脸活体检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息，活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特性等。
随着软件算法和物理终端的进步，人脸识别现在越来越被广泛运用到生活的方方面面，已经成为了重要的身份验证手段，但同时也存在着自身的缺陷，目前常规人脸识别技术可以精准识别目标人像特征，并迅速返回比对结果，但未加入防御照片图像等伪造人脸的技术，无法辨别实时目标人脸的真假情况，在实际身份核验场景中，容易被人脸照片、人脸视频、3D面具等攻击行为干扰，因此如何高效抵御各类欺骗行为攻击，是人脸识别技术迫切需要解决的问题。
据澎湃新闻报道，上海虹口区检察院通报了一起从特大虚开增值税普通发票案中牵出的非法人脸识别案。由于在注册“皮包公司”用于虚开发票的过程中，人脸识别是关键环节，犯罪分子为注册工商营业执照，联系上了吴某和周某二人。之后，二人通过破解人脸识别技术等方式，将从别处购买的他人高清头像和身份证信息利用“活照片”App 进行处理，让照片“动起来”，形成包括点头、摇头、眨眼、张嘴等动作视频，然后利用特殊处理的手机“劫持”摄像头，使得在人脸认证环节手机系统获取的是之前做好的视频。经查，二人以此方式致使犯罪分子虚开发票超过 5 亿元。虹口区法院以侵犯公民个人信息罪，判决两人分别获刑三年和二年，并处以罚款。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书对保障人脸信息安全、提升人脸识别算法精准度和保障人脸识别系统安全三方面给出了具体指导建议。
一直以来以概念诗人的AI，如今正在逐渐向实用化迈进。在近期举办的2017中国国际金融展上，AI技术就成功地“反客为主”，将本应该以金融为主题的国际展会，变成了自己产业化成绩的秀场。 除了各大金融机构以外，今年的金融展还吸引来了包括松下、柯达、富士通、恩智浦半导体、瑞银科技、中软高科、Vertiv和维融电子在内的上百家国内外金融科技企业，展示了移动金融、自助设备终端、金融机具及配件、金融安全以及IT系统解决方案等大量的新产品和新技术。 当中，以人脸识别为代表的AI技术备受关注。对于银行等机构入场工作和服务
编辑导语 最近，Face++ 和 Uber 联合推出了司机刷脸上岗功能，笑脸支付也在杭州亮相，大众生活中将越来越多感受到人脸识别技术的存在。 Uber的司机端加入了刷脸的实名认证功能，由Face++提供人脸识别技术。目前上线的版本，Uber的司机注册时，需要上传身份证照和个人照片，系统通过对比确认司机本人和身份证照片相符，完成司机的注册。5月份将上线活体检测功能，不再是用照片和身份证照做对比，而是要求注册证在摄像头前转转脸，点点头等，确保注册者与身份证照片上的人相同，且是真人亲自操作。 Uber加入刷脸实名
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。目前基于动态视频人脸检测、人脸眨眼、热红外与可见光人脸关联等领先业界的人脸活体检测算法，已经取得了一定的进步。
在日常生活工作中，出现了人脸验证、人脸支付、人脸乘梯、人脸门禁等等常见的应用场景。这说明人脸识别技术已经在门禁安防、金融行业、教育医疗等领域被广泛地应用，人脸识别技术的高速发展与应用同时也出现不少质疑。其中之一就是人脸识别很容易被照片、视频、人脸模型等方式轻易蒙混，并且网络上也传出不少破解方法。针对这些问题，人脸识别技术其实也是进行了升级迭代，当前的人脸识别系统是需要具有人脸活体检测功能的。那么人脸活体检测功能到底是什么呢？
在视频的演示中我们可以看到，随便一个人，用一段包含点头、摇头、说话等动作的驱动视频。
1 月 13 日，在浙江卫视播出的大型科技综艺节目《智造将来》中，代表支付宝最新研发进展的生物识别系统「310099」首次亮相，并成功完成挑战：从 500 位蒙面观众中找到目标人物。
目前已经有了越来越多的基于人脸识别的应用，例如我们现在应用极广的“刷脸支付”、“刷脸打卡”等。但随着技术的发展，当年很多电影中的画面慢慢变成了现实，坏人可以通过带上提前准备好的照片或者面具，甚至是一副眼镜，轻而易举的被识别成其他人，随着这种人脸伪造的风险和隐患逐日增加，人脸活体检测技术得到了越来越多的关注。
人脸识别以前在小编的记忆中，都是电影的情节，[ 金库!!! 安全大门!!! 收藏地下库!!! ] 扫脸进库 Duang~
今天，也就是 2017 年 9 月 11 日，小米发布了两款手机产品 Note 3 和 MIX 2， 其中，Note 3推出了一项新功能，人脸解锁。 以后，请忘掉密码，忘掉指纹，欢迎走进看脸的时代。 首先，来看看小米 MIX 2 和 Note 3： 小米 Note 3 其实就是大屏版的小米 6，屏幕尺寸升级为 5.5 英寸，处理器则降级为高通骁龙 660 。后置摄像头的配置与小米 6 相同，依旧是 1200 万像素的广角镜头 + 1200 万像素的长焦镜头，前置摄像头则升级到了 1600 万像素，2μm
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昨晚的央视315晚会上，人脸识别技术被曝存在安全隐患。不少观众看到主持人在现场技术人员支持下，仅凭两部手机、一张随机正面照片及一个换脸App，分别就一张”眨眨眼”的照片和一段”活体检测”场景模拟，成功“攻破”人脸识别系统。 一般业内人士看到的是主持人手里所持人脸识别App的技术漏洞；但对于普通观众来说，他们看到的是一个不甚熟悉的高科技技术应用背后的“巨大风险”——人脸识别技术怎么会被破解？为什么一个换脸App软件就能轻松换脸？它会不会分分钟“掏空”我的账户……经由央视这个大众平台一放大，即使只是出于提醒消费
1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率;
相信大家对人脸身份认证已经司空见惯了，比如生活中的人脸支付、身份校验、金融认证等等，但是人脸识别技术面临着多种欺诈手段，如照片、换脸、面具等。如果被恶意复制，将会给个人、集体或者社会带来很大的麻烦和威胁。
不久前，一则新闻引起巨大震动，三年前弑母案中的嫌疑人吴谢宇在重庆江北机场被抓，有人透露吴谢宇进入机场不到十分钟，警察便找到了他。这场所谓的“完美犯罪”是否完美我们不敢妄下论断，但是带领我们抓捕嫌疑人、走进真相的“天眼系统”，或许并不全是完美。
【新智元导读】 2017年的“315”落下帷幕，人脸识别技术公司纷纷躺枪。16日一大早，大家纷纷发表声明，表示自家的人脸识别技术还是相当安全的。本文整理了各家的回应，由此也可以看到，这些科技公司是否真的“躺枪”？人脸识别技术近年来持续火热，那么真实的行业发展状况如何？商业化应用中是否真的会如此轻易就被攻破？来看看专家们怎么说。 一年一度的“315” 落下帷幕，伴随着人工智能的火热，相关技术应用也在这场以“打假”、“维护消费者权益”为名的晚会上被点名。其中最受关注的一个便是——人脸识别。 晚会现场，主持人现
导读：在本文中，我们将会接触到一个既熟悉又陌生的概念——人脸识别。之所以熟悉，是因为人脸识别技术在我们日常生活中应用极其广泛，例如火车站刷脸验票进站、手机人脸解锁等；之所以陌生，是因为我们可能并不了解人脸识别的原理，不了解人脸识别的任务目标、发展历程与趋势。
作者 | 彭建宏（旷视科技产品总监彭建宏） 整理 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） “刷脸”曾一度是人们互相调侃时的用语，如今早已深深地融入我们的生活。从可以人脸解锁的手机，到人脸识别打卡机，甚至地铁“刷脸”进站…… 人脸识别技术越来越多地应用在了各种身份验证场景，在这种看起来发生在电光火石之间的应用背后，又有哪些不易察觉的技术在做精准判别？算法又是通过何种方式来抵御各种欺诈式攻击？ 我们近期邀请到旷视科技产品总监彭建宏，他负责 FaceID 在线身份验证云服务的产品
科学技术是把双刃剑，在为我们生活带来便利的同时，也在引发一系列的社会问题，比如当前比较热门的AI人脸识别诈骗、声纹识别欺骗等。
实时验证码（Real-TimeCaptcha）使用了一种对人类来说很简单但使用机器学习和图像生成软件欺骗合法用户的攻击者来说却很困难的独特问题，这种身份验证方法可以提高当前靠用户面部视频或图像的生物鉴别技术的安全性。 最近出现了一种新的登录身份验证方法可以提高当前基于用户面部视频或图像的生物识别技术的安全性。这种技术被称为实时验证码（Real-Time Captcha），它使用了一种对人类来说很简单的独特问题——但对于那些可能使用机器学习和图像生成软件欺骗合法用户的攻击者来说却很困难。 实时验证码要求用户在
主成分分析：构造一个A，b，使Y=AX+b。其中A维度M*N，X维度N*1，b维度M*1，则Y维度M*1。
夸张一点说，使用Python几乎没有什么做不了的东西。小慕今天分享两个可以用Python做的非常好玩的事情，大家都可以试试看~
央视“315”晚会曝光了人脸识别领域的安全风险之后，一时间引起广泛关注。其实，绕过人脸识别策略的黑产自去年就开始出现。 2016年12月，腾讯守护者计划安全团队协助湖北公安捣毁一专门贩卖公民身份证、动态认证视频（抬头、低头、眨眨眼睛、读一段文字）的团伙，共计抓获犯罪嫌疑人14人，扣押赃款300余万元，查获的身份证相片及认证用视频高达1800G，粗略计算超过50000人的身份信息被完全曝光。 这些信息不仅包括身份证正反面、还有手持自拍、侧拍、拿报纸拍，更为神奇还有抬头、点头、左转、右转、读文字的录像。最令人担
苹果大中华区董事总经理葛越在乌镇世界互联网大会上发表演讲，再次推介了苹果努力打造的 AR 体验，并以天天 P 图为例介绍了 AR 的好玩之处。“腾讯打造的这款天天P图的 APP 正是结合了这一系列的软硬技术让大家都能体验到川剧变脸的乐趣。”她说。 今年 9 月，iPhone X 惊艳登场，除了震撼的全面屏，同样引人注目还有 FaceID 和 AR 功能，苹果在现场演示了人脸解锁，还有好玩的 Animoji。 3D AR 自拍到底有什么不同？ 要说 P 图美颜，早在 iPhone X 之前就有众多 App
首先我们了解到虚拟数字人根据人物图形资源的维度，数字人可以分为2D和3D两大类。2D数字人从外形上可以分为2D真人和2D卡通。
作者：熊霖 赵健 徐炎 采访：闻菲 【新智元导读】开发出精确的和可扩展的无约束人脸识别算法，是生物识别和计算机视觉领域长期以来不断追求的目标。为了促进非受限条件下的人脸识别，美国国家技术标准局（NIST）主办了IJB-A竞赛。新加坡松下研究院与新加坡国立大学LV组去年两次夺得冠军，项目负责人新加坡松下研究院的研究工程师熊霖进行了专访，分享技术细节以及参赛经验。 开发出精确的和可扩展的无约束人脸识别算法，是生物识别和计算机视觉领域长期以来不断追求的目标。然而，实现这一点难度非常大，因为“无约束”需要人脸识
近日，Payscout在丹麦哥本哈根的Money20/20大会上推出了一款支付应用“Payscout VR Commerce”。据悉，Payscout是全球支付处理服务商，通过超过100个国家和地区的信用卡、借记卡、ATM和替代支付网络将商家和消费者联系起来。 该VR应用集成了Visa卡的功能，可以让登记注册的用户访问现有的账户或者数字钱包。而Visa卡提供了沉浸的360度体验以及虚拟商店，消费者无需摘下VR头显就可以享受到安全的VR支付体验。 在Payscout VR Commerce中，用户可以随意放大
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书重点对人脸识别组成以及人脸识别安全面临的阿全风险进行了详细介绍与分析。
李杉 编译自 Slate 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 这几天你可能在网上看见了不少机器人。大洋彼岸Las Vegas正在举办的CES上，科技巨头、家电大鳄、创业公司、汽车厂商纷纷秀出自己的机器人。 这些机器人，能叠衣服会跳钢管舞，还能跟你聊天……很美好吧？可是，一旦你想和它们交流，满意度就会急转直下。 美国网络媒体Slate编辑April Glaser就说，最近几年的CES说明了一个显而易见的问题：面向消费者的机器人还远未迎来自己的“黄金时代”。 尽管人工智能软件越来越聪明，加之Google A
今年7月份，两大银行接连爆出多名储户的数百万存款被异地“刷脸”盗取，引发全社会关注。其实，因人脸安全问题导致资金被盗、被贷款安全事件已不是新鲜事。
人脸识别在我们的日常生活之中非常常见，手机解锁需要通过人脸识别，进入学校图书馆、宿舍门禁也需要人脸识别，在付款的时候同样可以利用人脸识别进行线上支付。人脸识别方便了大家的生活，也让很多人在出门的时候甚至连手机都不用带，只需要靠着一张脸就可以轻松完成“衣食住行”，造就出真正的“靠脸的社会”。那么人脸识别究竟有什么作用呢？它背后的安全性又是如何的呢？
近日，顶象发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书共有8章73节，系统对人脸识别的组成、人脸识别的内在缺陷、人脸识别的潜在安全隐患、人脸识别威胁产生的原因、人脸识别安全保障思路、人脸识别安全解决方案、国家对人脸识别威胁的治理等进行了详细介绍及重点分析。
摘要：本文主要从静态人脸识别局限性的提出，对动态人脸识别技术进行了探讨，介绍其研究背景，工作原理，结果分析，给出了在生活领域中的应用情况，并分析了存在的难题，发展趋势以及在人工智能化潮中的重要作用。
中兴智能视觉大数据报道：人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别的应用集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。人脸识别在国内广为人知始于近几年，其实早在20世纪90年代人脸识别就已在美国、德国、日本等国家应用，作为新兴技术，人脸识别搭载“高科技”标签，广为产品厂商和用户喜爱。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》就金融行业存在人脸安全风险进行了详细分析，并对在公共服务领域人脸安全的安全防护提出具体建议。
近日，顶象发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》对人脸安全事件、风险产生的原因进行了详细介绍及重点分析。
起步阶段（1950s-1980s），这一阶段的人脸识别只是作为一般性的模式识别问题来研究，所采用的技术方案也是基于人脸几何结构特征的方法。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》就保险行业人脸安全事件进行了详细分析，并阐述了保险行业的人脸安全应用实践。
目前谈论起人脸识别，已经不是什么高深莫测的东西了。很多人都用过，切切实实的走进了人们的生活中，也确实给很多人带来了便利。从火车站的身份证人脸对比，小区的人脸识别门禁，超市的人脸识别储物柜，再到家庭的人脸识别智能锁，手机上的人脸识别解锁，人脸识别支付，各种嵌入式上面的人脸识别逐渐走进人们的生活。不管是否承认，我们确实逐渐进入了一个人工智能越来越繁荣的时代。嵌入式的ai也吸引了一大批爱好者的积极跟进。本文结合这几年的国内嵌入式上人脸识别的发展，谈一谈我的一些想法和对未来发展的一些预测。
在好莱坞大片《速度与激情7》中有一个被称为“天眼”的系统。它可以调用世界上任何地方的摄像头，通过人脸识别技术来搜索你想要的人或事物，让其无所遁形。与之形成鲜明对比的是，提起现实中的安防，却仍然在依靠朝阳群众的举报来打击违法乱纪行为。网友调侃说：“朝阳群众已经成了可以与FBI、克格勃、军情六处等机构齐名的世界级情报机构。” 调侃的背后暴露出安防领域智能化的严重短板，而目前阶段蓬勃发展的人脸识别技术为智能安防的突破打开了一扇窗。近日，腾讯云在首届技术领袖峰会上宣布开放优图人脸识别技术
现如今人脸识别应用已经大规模走进我们的的生活，但人脸识别技术的研究仍然是计算机视觉的热点，还有哪些待解的问题？从应用的角度哪些新技术更值得关注？
事件一出，公众沸腾了。而就在这短短几天内，包括天津、南京、杭州在内的多个城市纷纷出手，力求在政策层面“禁止”人脸识别的应用。
据凤凰网科技报道，某大型行的人脸识别系统存在漏洞，造成6名储户百万元现金被异地盗取。受害人表示，远在异地的犯罪分子，7次通过了银行的人脸识别，6次通过活检，一次都没识别出来犯罪分子使用的是假人脸。
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