以前人脸识别在很多人的印象中，仅存在于虚拟的科幻电影中。但如今随着技术的快速发展，人脸识别技术已走进每家每户，平时进小区、过安检、用一下手机……都免不了需要“刷”脸。人脸识别技术给我们的生活制造了许多便利，但与此同时，也给我们带来了诸多安全挑战。
王和 投稿自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 想要大幅降低人脸识别系统泄露隐私的风险？ 先做个“影子模型”攻击一遍就好了 。 这不是说着玩，而是浙江大学和阿里巴巴合作提出的最新方法，已被CVPR 2023接收。 一般来说，人脸识别系统都采用客户端-服务器模式，通过客户端的特征提取器从面部图像中提取特征，并将面部特征而非照片存储在服务器端进行人脸识别。 尽管这样能避免被拍下的人脸照片直接泄露，但现在也有一些方法能够基于人脸特征信息来重构图像，还是威胁了大家的隐私安全。 因此，浙江大学网络空间安全
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》。该白皮书就保障人脸识别系统安全的能力列出具体要求，并推荐了专业的人脸安全解决方案。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第2节《项目系统架构设计》，本章内容系统介绍：人脸系统系统的项目架构设计，包括：业务架构、技术架构、应用架构和数据架构四部分内容。
随着人脸核身技术的迅速发展，“刷脸”成为了生物识别技术应用的主要领域。 近日，腾讯云慧眼·人脸核身在“移动金融客户端人脸识别技术检测”项目中，通过了国家金融科技测评中心（以下简称“NFEC”）的权威技术检测，成为首款完成NFEC移动金融客户端人脸识别技术检测的产品。 人脸核身作为基于脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，目前已在众多行业有着广泛的应用。比如，在用手机银行开户、证券交易、打开健康码等场景中，当用户需要完成远程开户、大额转账等需要验证身份的需求时，即可通过后台调用腾讯云慧眼·人脸核身的产
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》标准规范征集意见稿进行学习！
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。
近日，腾讯云慧眼·人脸核身在“移动金融客户端人脸识别技术检测”项目中，通过了国家金融科技测评中心（以下简称“NFEC”）的权威技术检测，成为首款完成NFEC移动金融客户端人脸识别技术检测的产品。
随着物联网技术的发展，物联网被广泛应用于社会生活中，小区安装有车闸、道闸、安防摄像头、门禁等物联网设备，业主在小区的活动会被异构设备捕获，产生的数据被存储于各服务商边端系统，或者被传输到云原生部署的云端IOT系统中，业主在小区活动可能会产生车辆通行记录、人员通行记录，并且业主本身会有业主个人信息、业主房产信息等，由于数据的海量性、多样性特点增加了数据传输和处理的难度，存在数据孤岛问题。其中也往往涉及很多业主个人隐私数据，这些数据可能会在用户不知情的情况下被用于其他服务。
如何利用机器学习高效地打造人脸识别服务？ 人工智能与深度学习 早在几十年前，美国就已诞生了人工智能技术，而机器学习是实现人工智能的其中一种方法。机器学习中还包括表示学习和深度学习两种方法。 深度学习和
随着人脸核身技术的迅速发展，“刷脸”成为了生物识别技术应用的主要领域。 近日，腾讯云慧眼·人脸核身在“移动金融客户端人脸识别技术检测”项目中，通过了国家金融科技测评中心（以下简称“NFEC”）的权威技术检测，成为首款完成NFEC移动金融客户端人脸识别技术检测的产品。 人脸核身作为基于脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，目前已在众多行业有着广泛的应用。比如，在用手机银行开户、证券交易、打开健康码等场景中，当用户需要完成远程开户、大额转账等需要验证身份的需求时，即可通过后台调用腾讯云慧眼·人脸
大概几年前搞过一套嵌入式linux上的人脸识别程序，当然人脸识别的核心算法并不是自己开发的，关于人脸识别算法这一块，虽然有众多的开源库可以用，甚至还可以用opencv搞算法训练深度学习之类的，个人认为始终达不到准确度的要求，尤其是人脸比对的准确度，这个需要专业的人脸训练模型才行。目前市面上绝大部分的人脸识别库提供的都是X86的或者安卓ios的库，并没有嵌入式linux的库，估计一方面因为嵌入式linux跑的板子性能比较低，还有一个就是依赖特定编译器，版本众多难以提供，市场也小，所以大部分的厂家都没有提供嵌入式linux的开发包，这个就比较鸡肋，所以很多终端厂家最终弃用linux而选用安卓作为载体系统，这样就可以用上高大上的人脸识别库了，比如萤火虫开发板，RK3288 RK3399等。
上一篇文章写道人脸识别客户端程序，当然要对应一个服务端程序，客户端才能正常运行，毕竟客户端程序需要与服务端程序进行交互他才能正常工作。通常人脸识别服务端程序需要和人脸识别的相关处理库在一起，这样他接收到相关的处理需求以后比如人脸识别的处理请求，需要调用本地的人脸识别库来处理，处理完成以后拿到结果，再组成协议的格式返回给客户端程序。
最近，QQ V7.6.0版本发布，新增视频通话“口吐弹幕”功能，引发网友热议。 寻找最新黑科技与视频通话的契合点，使视频聊天更潮、更互动、更具趣味性是，一直是QQ视频通话探索的方向。这次我们结合实时语
张斌指出，虽然眼下从事三维人脸识别技术研发的公司很多，但其中的不少只能算作“半三维”技术或产品。
从2006年AWS发布的第一个云服务S3开始，存储，计算等IT基础设施的能力纷纷被以服务的方式提供给用户。过去十年，云服务深刻的改变了社会获取和使用计算能力的方式，云服务自身也以极快的速度演进，新的服务形态不断涌现，无服务器计算（serverless computing）就是其中之一。国内各大厂商也在近两年推出了自家的无服务器计算产品，比如腾讯云的无服务器云函数 SCF，阿里云的函数计算等产品。
前段时间我还在想，如果小程序能使用无服务器计算产品那该多好，果不其然，最近微信与腾讯云联合开发的原生 serverless 云服务产品——小程序 · 云开发，其具备简化运维、高效鉴权等优势，让你零门槛快速上线小程序。为此，我决定尝试下这种新的开发方式，看看是不是真的如官方所说。
本文是学习github5.com 网站的报告而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们
人脸识别已经是智慧化发展的一个重要标志了，一般分为两个步骤：前端人脸图像采集系统通过抓拍采集人脸图像、实时视频流等，后端的智能平台可将前端采集的相关数据统一进行汇聚、处理、存储、应用、管理与共享，并结合人脸识别系统，实现人脸识别功能。上一篇我们讲到人脸识别AI的实现，本文讲一下调用AI识别时出现的问题。
消息队列，英文名：Message Queue，经常缩写为MQ。从字面上来理解，消息队列是一种用来存储消息的队列 。来看一下下面的代码
人脸识别客户端程序，不需要和人脸识别相关的库在一起，而是通过协议通信来和人脸识别服务端通信交互，人脸识别客户端和服务端程序框架，主要是为了提供一套通用的框架，按照定好的协议，实现人脸识别的相关处理，很多厂家都会有也都会做类似的机制，以便第三方厂家或者自家的其他设备按照这个通信协议来处理，比如客户端程序可以在PC机上，也可以是网页，还可以是安卓客户端，前端设备比如人工访客机，访客机本地是不需要做人脸识别等处理的，而是发送到服务端处理完以后再拿到结果进行展示，这样就可以利用服务端强大的运算能力。
近日，在腾讯优图实验室、腾讯图灵盾安全、腾讯云牌照资质团队支持下，腾讯云慧眼人脸核身（V3.0）顺利通过公安部安全与警用电子产品质量检测中心安全检测（以下简称“检测中心”）。
未戴安全帽人脸识别系统不仅可以对未佩戴安全帽的行为进行识别，还可以对人脸进行识别抓拍，可以充分满足日益增长的客户需求。
你在X银行App上转账，超过5W需要数字证书，安装数字证书之前需要验证你的身份，所以利用到人脸识别技术，如果通过，就证明了你就是你。
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。
wkcv.link是一个C++头文件，定义了一些常量、类型和函数。让我们详细分析一下：
一个好的通信框架，必然是支持双工通信的，同时它能够对半包黏包进行处理，方便高效的编解码、序列化，拥有心跳超时机制，同时支持大量连接并发，方便调用。而这个通信的过程，我始终是觉得它的起源是三次握手和四次挥手。它们影响着消息中间件和通信框架以及SOA框架的发展。
一、功能特点 支持的功能包括人脸识别、人脸比对、人脸搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视，离线版的支持百度，可定制。 除了支持X86架构，还支持嵌入式linux比如contex-A9、树莓派等。 每个功能的执行除了返回结果还返回执行用时时间。 多线程处理，通过type控制当前处理类型。 支持单张图片检索相似度最高的图片。 支持指定目录图片用来生成人脸特征值文件。 可设置等待处理图片队列中的数量。 每次执行都有成功或者失败的信号返回。 人脸搜索的返
随着圣诞节的到来，人们都已经在规划如何安排平安夜活动，游乐园俨然成为了人们的首选。游乐园人员流量大且密集，特别是在节假日和重大节日，人满为患，极易发生事故，为保证游乐场安全运营，减少事故发生，升级智能视频监控很有必要。
松下公司宣布，采用深度学习技术的人脸识别服务器软件将于2018年7月在海外先行推出，而8月才在日本本土推出。 视频：http://imgcdn.atyun.com/2018/02/videoplayb
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。
| 导语 在大家的工作当中，是否碰到大量的插入、更新请求同时到达数据库，这会导致行或表被锁住，最后会因为请求堆积过多而触发“连接数过多的异常”（Too Many Connections)错误，遇到这样的清况？你又是如何处理？
一直以来，金融安全都面临三大挑战：业务安全、技术安全和监管安全。随着数字技术与金融业进一步融合发展，带来金融服务业态新变革的同时，也不可避免地产生网络攻击、欺诈等各类安全风险。 作为腾讯云AI推出的最新产品方案：腾讯云慧眼私有化方案，能够为具有私有化身份验证需求的金融级行业客户量身打造的一站式核身解决方案，特别针对性解决银行、保险、券商、运营商等金融行业面临的身份核验安全问题。 近日，在某国产化测试项目中，依托腾讯优图实验室自研的安全产品——腾讯云慧眼私有化方案，通过适配海光x86，成功运行在银河麒麟操作
这两天，相信来自亲朋好友的“军装照”已经刷爆了各位的朋友圈，这个“军装照”是由人民日报客户端策划出品并主导开发，腾讯天天P图提供图像处理支持的一款H5产品。目前，这款H5产品的热度依然，而创纪录的浏览
“某男子9秒被骗245万元”、“某老板10分钟被骗430万元”、“AI换脸不雅视频敲诈勒索”等案例相继出现。
解释型语言：不需要编译，在运行的时候逐行翻译解释；修改代码时可以直接修改，可以快速部署，不过性能上会比编译型语言稍差；比如 JavaScript、Python ；
近日，在某国产化测试项目中，依托腾讯优图实验室自研的安全产品——腾讯云慧眼私有化解决方案，通过适配海光x86，成功运行在银河麒麟操作系统V10和统信操作系统UOS20，效果对齐标准性能版本。 以其中的一闪活体检测为例，在银河麒麟操作系统测试中表现为： 测试结果 1）中安全模式下，攻击拦截率达到98.5%； 2）高安全模式下，攻击拦截率达到99.9%。 一直以来，金融安全都面临三大挑战：业务安全、技术安全和监管安全。 随着数字技术与金融业进一步融合发展，带来金融服务业态新变革的同时，也不可避免地产生网络攻击、
4月13日结束的计算机视觉沙龙圆满落幕。本期沙龙从构建图像识别系统的方法切入，讲述腾讯云人脸识别、文字识别、人脸核身等技术能力原理与行业应用，为各位开发者带来了一场人工智能领域的技术开拓实践之旅。下面是范锦老师关于腾讯云人脸识别系统在传统行业的应用与落地的总结。
机器之心原创 作者：虞喵喵 5 月 23 日，国内知名人工智能创业公司云从科技向机器之心透露，已拿到中国银行总行订单，其人脸识别软件将在中国银行总行、境内分支机构、境外分支机构以及控股子公司全面应用。 机器之心第一时间与云从科技取得联系，就其如何在成立两年时间便拿下总行订单，同时如何与五大行中的四家签约合作展开讨论。 攻略中行，首先要满足技术和工程要求 在此前机器之心的专访中，云从科技创始人周曦就曾多次强调银行的「2 小时、4 小时、8 小时原则」——如果银行系统宕机 2 小时，该行行长就要去当地人民银行上
当你在腾讯云注册完账号后，要想继续选购云产品，那么就必须先进行个人实名认证，审核通过后方可购买云产品。这里就说下如何进行腾讯云个人账号实名认证。
数据猿报道，人类对人工智能一直非常着迷，好莱坞给大众塑造了众多未来世界的场景，却也使人工智能被过度神化而给人一种可望不可及的距离感，事实上，人工智能已经悄然走进了我们的生活。4月22日，旷视科技(Fa
当你在腾讯云注册完账号后，要想继续选购云产品，那么就必须先进行个人实名认证，审核通过后方可购买云产品。魏艾斯博客就分享下如何进行腾讯云个人账号实名认证。
实名认证直接影响账号和资源的归属，如果企业用户使用个人信息进行实名认证，后续出现人员变动或账号纠纷时，可能会影响您的业务，甚至造成经济损失。
<数据猿导读> 经过了将近60年的发展，互联网和大数据推动人工智能迎来了春天，语音识别、人脸识别、机器人、无人驾驶等人工智能技术均取得了突破性进展。虽然目前的技术水平还不能够做到让机器完全拥有人类的心
人脸识别是目前应用较广泛的AI产品服务，但在售前接触客户中，发现很多销售同学和客户对于人脸识别的认识不够全面，从而在使用和计价过程中遇到较多的问题，所以通过这篇博客个人总结一些应用架构实践，帮助大家理解“人脸识别”的应用；
本文为您介绍如何使用 ASW 编排云函数与 AI 产品服务，快速搭建一个 AI 智能识别的处理流水线。通过 ASW 编排调用腾讯云 AI 能力，完成 活体检测、语音识别、关键字采样、自动审核 等一系列自动化识别认证流程，提供开箱即用、灵活便捷、高弹性高可用的 AI 智能识别处理场景。 尤其适合社区人脸识别，金融交易人脸支付，智能线上开户等 AI 人工智能场景。 01. ASW 工作流 - 「AI 识别」系统架构 在「智能线上开户」的场景中，用户在应用客户端登录，客户端将用户视频采集后上传到 COS，通过
前端调用相机组件实现人脸在线采集，通过采集到的人脸图片的base64字符串调用云开发侧实现的腾讯云人脸识别云函数，然后将识别结果回调到小程序页面中。
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