为什么人脸识别系统总是认错黑人？ 文 | 木子Yanni 技术不懂什么是种族偏见，人脸识别却一再翻车。 从良民到罪犯，有时候就是这么简单。 说到被人脸识别误抓，帕克斯可不是唯一一个。 （二）谁蒙蔽了人脸识别的眼睛？ 人脸识别频频认错人，是技术的沦丧，还是“机”性的扭曲？欢迎收看本期真相揭露：人脸识别之深肤色尴尬了。 我们都知道，人脸识别技术依赖于深度学习，用来训练的数据集越大，样本类型越平均，效果也就越好，再配上一套优质算法，搭一个传感器，人脸识别就可以上岗就业了。 乔伊·博拉姆维尼 乔伊和同事们发现，人脸识别存在严重的性别偏见：最糟糕的情况下，深色女性面孔的失败率超过三分之一，相比之下，白人男性却有机会获得低至 0% 的错误率。
49%的企业表示，数据可见性和可用性可以优化他们的业务管理绩效，这就说明了为什么70%的IT高管认为大数据/分析可以促进他们企业收入的增长。 ?
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
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? 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。 ，准确、快速识别出人脸身份。 灵云智能人脸识别能力平台实现人脸+声纹+指纹+证照识别技术的融合应用 随着深度学习技术的应用，人脸识别等生物特征识别技术取得了突飞猛进的发展，但是，单一生物特征识别技术准确率无法到达，就像我们在辨认一个人的时候 以私有云的方式部署在企业内部，可与企业业务系统进行无缝对接，为企业需要人脸识别技术的各个业务节点提供人脸识别服务。
【新智元导读】 近日， Cell 的一项研究在人脸识别领域引起轰动，研究揭示了灵长类动物人脸识别的具体神经元活动过程——对脸部的识别是由大脑中 200 多个不同神经元共同编码完成的，这一发现推翻了此前人脸由特定细胞识别的假说 为什么计算机人脸识别会超越人类，我们找到了5个优势。 作者吴春鹏：杜克大学电子与计算机工程系在读博士生，前富士通研发中心研究员，曾在美光、LG北美实验室等公司实习。 大脑做人脸识别，相比计算机做人脸识别，差在哪？ 计算机做人脸识别的几个挑战是: 要能够有选择的注意重点区域而不是逐像素扫描，要能够抵抗噪声、光照和复杂背景，识别缩放、旋转和平移的人脸，自动去掉脸部遮挡和局部变形，从安全角度还要能够区分真实人脸和人脸面具 而计算机的人脸识别过程不存在这些人类才有的偏置，即使有其他偏置也可以通过调整样本和训练方法进行快速纠正，保证对各类人脸样本的识别能力接近。
作者：胡祥杰 【新智元导读】腾讯优图实验室已经成功研发并推向使用的一项人脸识别技术：光线活体。 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。 腾讯优图光线活体技术，为“刷脸”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？ 现有的人脸识别/验证中，活体早就作为一个基本的保障加入其中，比如大家熟知的 iPhone X 的人脸解锁，就需要用户保持张着眼睛等“活体”的动作，大多数的人脸识别在录入用户原始比对数据时，会采用“摇头” 此外，较为典型的还有使用唇语、声音识别、波纹等技术作为验证方式。 就在上个月，新智元走访了腾讯优图实验室，了解到了他们已经成功研发并推向使用的一项人脸识别技术：光线活体。 (我们尝试用高清打印并且裁去边框的伪造照片来“刷脸”，提示验证失败) 腾讯优图对新智元介绍说，这个新的方法通过光线的变化，可以恢复出一个3D的信息，原理也是结构光的思想。
大家好，从今天起我要开始更新人脸识别系列的文章了。 人脸检测的概念 人脸检测是一种在多种应用中使用的计算机技术，可以识别数字图像中的人脸。人脸检测还指人类在视觉场景中定位人脸的过程。 人脸检测可以视为目标检测的一种特殊情况。 本文目的不是为了强调MTCNN模型的训练，而是如何使用MTCNN提取人脸区域和特征点，为后续例如人脸识别和人脸图片预处理做铺垫。 MTCNN的损失函数 针对人脸识别问题，直接使用交叉熵代价函数，对于框回归和关键点定位，使用L2损失。最后把这三部分的损失各自乘以自身的权重累加起来，形成最后的总损失。 4、总损失 ? 具体的各个公式的含义，大家应该都明白，这里强调一下，最后的总损失前添加了一个权重 α ，即损失函数所对应的权重是不一致的。详细设置可以参看论文原文。 ?
: 图片 在写入消息队列后立即返回成功给客户端，则总的响应时间依赖于写入消息队列的时间，而写入消息队列的时间本身是可以很快的，基本可以忽略不计，因此总的处理时间相比串行提高了2倍，相比并行提高了一倍 ； 应用耦合 具体场景： 用户使用 QQ 相册上传一张图片，人脸识别系统会对该图片进行人脸识别，一般的做法是，服务器接收到图片后，图片上传系统立即调用人脸识别系统，调用完成后再返回成功，如下图所示: 如果引入消息队列 , 在来看整体的执行效率 图片 该方法有如下缺点: 1) 人脸识别系统被调失败，导致图片上传失败； 2) 延迟高，需要人脸识别系统处理完成后，再返回给客户端，即使用户并不需要立即知道结果 ； 3) 图片上传系统与人脸识别系统之间互相调用，需要做耦合； 若使用消息队列: 图片 此时图片上传系统并不需要关心人脸识别系统是否对这些图片信息的处理、以及何时对这些图片信息进行处理。 事实上，由于用户并不需要立即知道人脸识别结果，人脸识别系统可以选择不同的调度策略，按照闲时、忙时、正常时 间，对队列中的图片信息进行处理。
在写入消息队列后立即返回成功给客户端，则总的响应时间依赖于写入消息队列的时间，而写入消息队列的时间本身是可以很快的，基本可以忽略不计，因此总的处理时间相比串行提高了2倍，相比并行提高了一倍； 应用耦合 具体场景： 用户使用 QQ 相册上传一张图片，人脸识别系统会对该图片进行人脸识别，一般的做法是，服务器接收到图片后，图片上传系统立即调用人脸识别系统，调用完成后再返回成功，如下图所示: 如果引入消息队列 该方法有如下缺点: 1) 人脸识别系统被调失败，导致图片上传失败； 2) 延迟高，需要人脸识别系统处理完成后，再返回给客户端，即使用户并不需要立即知道结果； 3) 图片上传系统与人脸识别系统之间互相调用 此时图片上传系统并不需要关心人脸识别系统是否对这些图片信息的处理、以及何时对这些图片信息进行处理。 事实上，由于用户并不需要立即知道人脸识别结果，人脸识别系统可以选择不同的调度策略，按照闲时、忙时、正常时 间，对队列中的图片信息进行处理。
与动态活体检测不同，静态活体检测是指判断静态图片是真实客户行为还是二次翻拍，用户不需要通过唇语或摇头眨眼等动作来识别。一般应用在防攻击不高的场景中。 如：ImageFacedetectFaid，顾名思义，就是人脸检测失败了。为什么会人脸检测失败呢？ 一般是因为： 照片质量太低，过曝、过暗，色差大，甚至中没有人脸。 image.png 人脸静态活体检测常见问题解析 最近关于人脸识别子产品的静态活体检测遇到有用户反映接口调用后返回值为0的问题。 所以现在应该明白了为什么宽高的尺寸比不能是任意的了。 image.png 要是还没明白，那就直接记住吧。 参考官方文档可知： 与动态活体检测的区别是：静态活体检测中，用户不需要通过唇语或摇头眨眼等动作来识别。 如果对活体检测有更高安全性要求，请使用人脸核身·云智慧眼产品。
AI 科技评论报道 编辑 | 陈大鑫 在现实生活中，许多因素可能会影响人脸识别系统的识别性能，例如大姿势，不良光照，低分辨率，模糊和噪声等。 为了应对这些挑战，之前的人脸识别方法通常先把低质量的人脸图像恢复成高质量人脸图像，然后进行人脸识别。然而，这些方法大多是阶段性的，并不是解决人脸识别的最优方案。 在实际应用中，采集到的人脸图像可能包含大姿态，不良光照，低分辨率以及模糊和噪声等，这些影响人脸成像质量的因素可能导致人脸识别应用的失败。 然而这些方法都只考虑了人脸识别的单一因素，很少有方法能够同时解决影响人脸识别的多重因素。因此，这类基于单一因素的人脸处理方法并不能很好的适用于非限制条件下的人脸识别。 FRN-S训练过程中所用到的损失函数如下： 身份信息损失： 重建像素损失： 总的损失： FFN-S训练过程中所用到的损失函数如下： 转正损失： 条件对抗损失： 总的损失： Task-Integrated
人脸识别最新进展及发展方向 ▌一、人脸识别背景介绍 简单来讲，人脸识别这个问题，就是给定两个人脸，然后判定他们是不是同一个人，这是它最原始的定义。 这次我们讲人脸识别主要就是最后的人脸特征提取的部分。 ? ▌二、人脸识别前沿算法简介 人脸识别传统思路挺多的，我只列了一小部分。下面我们来一一回顾这些基本的算法： ? Baseline ? 对齐），在很多情况下，尤其是极端情况下，可能会失败。 但 Google 的互联网数据非常多，它做得最大的实验用到了两亿六千万的人脸数据，总 ID 数大概在 800 万左右。 第二，为什么要加 margin？
02 图像渲染 图片渲染错误一般是因为网络波动问题，服务器拉取对应的元素图片失败，导致渲染出来的图片里有黑屏的情况。如下图所示： ? 这种情况可以通过图片中黑色像素值的占比来判断图片是否可用。 『黑色像素』超过图片总像素90%，则判断为错误图片不可用。 blackNum / pixelNum * 100 >= 90){ console.log("image render error") } 通过上面的方式就可以排查出因为网络问题导致元素内容拉取失败渲染出黑屏的问题了 对于有人物的素材里，人脸是最重要的信息。我们会识别出原始素材的人脸区域，然后通过算法把素材调整在合适的位置，保证人脸不会被裁切，重点得到正常的显示。 除此之外，我们的AI识别能力还针对动漫/游戏场景的人物做了训练优化，保证这种卡通类的人脸也得到准确的识别。
其中n[l]表示第l层的隐藏单元个数,m表示样本数 为什么要使用深层神经网络,以人脸识别与语音识别为例: ? 假设有一个人脸识别为4层的神经网络,神经网络第一层所做的事就是从原始图片中提取出人脸的轮廓与边缘，即边缘检测。这样每个神经元得到的是一些边缘信息。 神经网络第二层所做的事情就是将前一层的边缘进行组合，组合成人脸一些局部特征，比如眼睛、鼻子、嘴巴等。再往后面，就将这些局部特征组合起来，融合成人脸的模样。 如果使用深层神经网络,那么神经网络有log2(n)层,隐藏神经单元的总个数为 ? 为什么叫超参数(Hyperparameter),因为它们决定了参数W [l] 和b [l] 的值 超参数的设置: 设置最优的超参数是一个比较困难的、需要经验知识的问题。
失败判定 系统在识别过程中，当出现以下情形时，判断为识别失败： 设备故障：人脸采集器故障，不能成功捕捉图像； 像质障碍：捕捉的人脸图像质量不适于生成人脸模板或生成人脸样本； 超时断开：终端操作超时断开 失败处理 人脸识别失败的处理应包括检测出现相关的不成功鉴别尝试的次数与所规定的数目相同的情况，并进行预先定义的处理。 对失败的处理，应提供以下功能： 制定识别失败返回值表； 在出现识别失败情况时，返回对应的错误代码或错误值； 针对识别失败记录事件日志； 制定明确的识别失败处理策略，进行警告与报警； 失败处理 人脸识别失败的处理应包括检测出现相关的不成功鉴别尝试的次数与所规定的数目相同的情况，并进行预先定义的处理。 对失败的处理，应提供以下功能： 制定识别失败返回值表； 在出现识别失败情况时，返回对应的错误代码或错误值； 针对识别失败记录事件日志； 制定明确的识别失败处理策略，进行警告与报警；
头部向肩膀左右倾斜15度以上就能躲过人脸识别系统是真的吗? ? 人脸检测只是人脸识别系统中的一步，当然是非常重要的一步；反人脸检测(躲开人脸检测)也只是反人脸识别的一种手段，在特定场景下是奏效的，但“头部左右倾斜15度以上”的“伎俩”是达不到这效果的，为什么呢? 我们来探讨一下： 1、人脸识别的一般过程 首先，我们需要了解人脸识别的一般过程，如图2： ? 图2. 人脸识别一般过程 可以看出，人脸检测是入口，检测失败则后续识别无从谈起;人脸检测一般也包括了人脸关键点检测(Facial Landmark Detection)，检测成功后的预处理是根据人脸关键点将人脸摆正 如果不想去推测或遍历当前流行的人脸特征算法，那么在这个层面上要做到反人脸识别，目前我只能不负责任地举出这个栗子： [视频]能骗过面部识别的人脸面具 4、总结 人脸识别的广泛应用，势必对民众的隐私造成一定的影响
这个验证模型使用了来自FairFace的训练子集的面部图像，为了通过面部验证，输入图像与数据库中的目标用户之间计算Frobenius norm距离，任何低于0.7阈值的图像都等同于相同的身份，否则验证就被认为是失败的 到了验证环节，作者先是随机挑了1000个人脸图像，找出哪些在本地测试验证通过的人脸，然后再测试使用GAN生成的图像能否再匹配成功。 下图左为作者照片，中间为验证失败的照片，右为验证成功的照片。 而人脸识别技术目前可以分为两大类：基于2D人脸图像和基于3D人脸图像。2D人脸识别通过2D摄像头拍摄平面成像，所以即使算法和软件再先进，在有限的信息下，安全级别终究不够高，通过照片很容易被破解。 目前普遍应用的人脸识别身份认证系统中还有一项至关重要的技术——活体检测，即系统摄像头在正确识别人脸是否本人的同时，检验是否有人利用照片等手段冒充合法用户。 这也是为什么在银行「刷脸」时候，经常要让用户完成「左看右看」、「眨眨眼」等动作。 魔高一尺，道高一丈，只有不断的对抗，技术才会持续向上发展。
2倍，相比并行提高了一倍； 2.2 应用耦合 具体场景：用户使用QQ相册上传一张图片，人脸识别系统会对该图片进行人脸识别，一般的做法是，服务器接收到图片后，图片上传系统立即调用人脸识别系统，调用完成后再返回成功 ，如下图所示： [1506329924655_3421_1506329926960.png] 该方法有如下缺点： 人脸识别系统被调失败，导致图片上传失败； 延迟高，需要人脸识别系统处理完成后，再返回给客户端 ，图片上传系统将图片信息如uin、批次写入消息队列，直接返回成功；而人脸识别系统则定时从消息队列中取数据，完成对新增图片的识别。 此时图片上传系统并不需要关心人脸识别系统是否对这些图片信息的处理、以及何时对这些图片信息进行处理。 事实上，由于用户并不需要立即知道人脸识别结果，人脸识别系统可以选择不同的调度策略，按照闲时、忙时、正常时间，对队列中的图片信息进行处理。
本文授权转载自公众号：论智 编者按：有关人脸识别的项目我们已经介绍了很多了，那么哪种人脸识别的API最好？ 人脸识别究竟如何工作？ 深入分析之前，首先让我们探究一下人脸识别的工作原理。 直到提出了Viola-Jones人脸识别框架后，不仅成功率大大提高，而且还能实施进行人脸识别。 自从上世纪90年代开展了各项人脸识别、目标识别挑战赛，这类技术得到了迅猛发展。 对这张图，我们四人有不同的结论，分别是10张、13张、16张和16张人脸。所以我打算取平均值，14。 比较结果 ? 图中可以看出，微软智能达到17.55%的人脸检测率，为什么成功率如此低？ 亚马逊和谷歌都只识别出了上图中纹身中的头像，而微软识别失败。只有IBM正确识别到了前面吉他手的人脸。恭喜IBM！ ? 这张照片，谷歌在同一区域检测出了两张人脸。莫非看到了人眼看不到的东西？
从零玩转RGB人脸活体检测 前言 因工作需要手机端运用人脸识别打卡，本期教程人脸识别第三方平台为虹软科技，本文章讲解的是人脸识别RGB活体追踪技术，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 [人脸追踪示例] ArcFace 离线SDK，包含人脸检测、性别检测、年龄检测、人脸识别、图像质量检测、RGB活体检测、IR活体检测等能力，初次使用时需联网激活，激活后即可在本地无网络环境下工作，可根据具体的业务需求结合人脸识别 人脸检测 对传入的图像数据进行人脸检测，返回人脸的边框以及朝向信息，可用于后续的人脸识别、特征提取、活体检测等操作; 支持IMAGE模式和VIDEO模式人脸检测。 [3D角度] 5.活体检测 离线活体检测，静默式识别，在人脸识别过程中判断操作用户是否为真人，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，让人脸识别更安全、更快捷，体验更佳。 人脸识别追踪就到这里啦，具体的代码已经提交到gitee请前往获取Java项目 ArcFace 点击前往获取demo 其他文章 1、从零玩转腾讯滑块验证码 2、从零玩转人脸识别之RGB人脸活体检测 3、
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