什么？方案里没有人脸识别，看来你们的方案还是老旧的方案。上面就是客户给你的方案汇报一个总结。是不是很委屈，是不是很郁闷，你是不是想说，我们也不是人脸识别企业，为什么要懂这么多啊。
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。
近日，警方通报了一起使用智能AI技术进行电信诈骗的案件。被骗者是福州市某科技公司法人代表郭先生，他通过微信视频接到自己好友的电话，对方佯装需要借用他公司账户走账，并通过智能AI换脸技术伪装成好友成功骗取了郭先生430万元。
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。
---- 新智元报道 编辑：Joey 【新智元导读】近日，谷歌的一名软件工程师研发了一项AI人脸识别技术，可识别二战大屠杀时期的老照片中的人脸，以后找寻失散多年的亲人要成为现实了？ AI面部识别领域又开辟新业务了？ 这次，是鉴别二战时期老照片里的人脸图像。 近日，来自谷歌的一名软件工程师Daniel Patt 研发了一项名为N2N（Numbers to Names）的 AI人脸识别技术，它可识别二战前欧洲和大屠杀时期的照片，并将他们与现代的人们联系起来。 用AI寻找失散多年的亲人 2016
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。
随着以深度学习为代表的人工智能技术的成熟，国内众多行业都在利用人工智能推进行业变革与创新，积极探寻有效、有价值的应用场景进行商业化落地，其中尤以安防行业表现最为活跃。
2019 年 1 月的一个周六，两名警察来到一家酒店。几十分钟前，他们接到报警，说有一名黑人男子在礼品店里偷吃零食，被店员逮了个正着，你们赶紧来看看呀。
人脸识别作为一项成熟的生物识别技术，目前已广泛应用于金融、公安、社会服务、电子商务等领域。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。大多数活体检测方法是研究性质的，它们大多基于特征提取与训练的方式，这类方法的准确性是不可控的。另一类方法是要求用户做转头、摇头、眨眼或者张嘴等动作，但是这类方法对于视频的防欺骗性不高。
首先简单介绍一下人脸验证（face verification）和人脸识别（face recognition）的区别。
借助人脸识别，人们可以登录 iPhone，在人群中追踪犯罪分子，在商店中辨别出忠实顾客。此项技术并不完美，但正处于快速改进之中。它基于学习识别人脸的算法以及人脸的数百种特征。
【新智元导读】《最强大脑》第四季最终回播出，百度人工智能机器人小度和人类一起问鼎“脑王”。小度在前两个环节（图像检索和人脸识别）表现优异，最后声纹识别项目挑战失败。成败背后的技术要点和难点是什么？本文为你带来最全解读。后附百度研究院院长林元庆对挑战赛技术原理、百度为何不做围棋AI、吴恩达走后百度人事架构的回答。 本季脑王共分三个环节，前两个环节人类选手和小度都参与了挑战（小度都成功了，两名人类选手都失败了），第三个环节则是小度和人类选手分别挑战不同的项目（结果小度失败，人类成功）。 最终结果：人类代表队和小
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。
在周二的一篇博客文章中，Facebook社交网络的新母公司Meta宣布，该平台将删除超过10亿人的人脸模板，并关闭其人脸识别软件，这种软件使用一种算法来识别上传到Facebook的照片中的人。
受弗洛伊德事件影响，6月10日，美国科技巨头IBM宣布正式放弃人脸识别技术，紧接着第二天，亚马逊表示停止对警方提供面部识别技术。
李杉 若朴 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 三星的新手机又有点问题…… 刚刚发布的Galaxy S8配备了新的面部识别功能，只要盯着前置摄像头即可解锁手机。外媒的简短测评显示，这项功能的速度甚至超过指纹识别。 燃鹅，很快有用户发现，虽然速度有了，但这项功能并不安全。 根据已经公布的视频演示，只需要一张照片，即可成功骗过Galaxy S8的面部识别。虽然花费的时间略长，但确实有效。 有意思的是，可以用S8拍出的照片欺骗另一台S8手机。 在这段视频发布后，三星发言人在声明中表示：面部识别不
自去年1月小区安装人脸识别门禁以来，他不愿意录入真实人脸信息，作为业主却只能跟在别人后面出入小区。
最近，相关科技媒体报道了最新一期的NIST人脸识别测评比赛，在仔细阅读了FRVT官方发布文档之后，发现国内有些媒体报道不是特别准确，因此在这篇报道中，结合自己专业知识探讨一下FRVT测评结果。
【编者按】微软亚洲研究院在人脸识别领域已经耕耘了近20年时间，从最早的子空间方法，到后来的局部描述子方法，再到现在的深度学习方法，历经了所有人脸识别技术的主流研究方法。微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员孙剑博士撰写了本文，基于近期的两项人脸识别应用，深入浅出的介绍了这项应用背后的深度学习方法、人脸识别基础环节等内容。 近期，微软发布了一款有趣的应用 ——“微软我们”（TwinsOrNot.net），只需任意上传两张人物照片，就可以知道他们长的有多像，比如，测试你是否和某个明星长得很像，或者夫妻/男女朋友是不
【新智元导读】人工智能对社会的渗透远比你能看到的更多。在具体的AI应用中，人脸识别是最广泛的几大技术之一，不管是执法、广告、管理甚至教堂，人脸识别都在发挥作用。在人脸识别领域，最新的技术甚至做到了“无脸识别”，也就是说，在图像模糊和变形的情况下，机器也可以根据此前学习到的模型正确识别出人脸。《经济学人》副主编Tom Standageis撰文指出，现在的人脸识别为AI技术的负面效应提供了一个例子。由AI引发的伦理和监管窘境并非是理论上的：它们已经发生了，就在你的智能手机里。 人脸识别的最新进展：无脸识别 根据
人脸识别是机器学习的直接应用，这项技术已经被消费者、行业和执法机关广泛采用，它可能为我们的日常生活带来了便利，但也有严重的隐私问题。人脸识别已经超过了人类的工作效率，但是，在某些应用中实际实现时还存在问题。 立足于九十年代MIT的Eigenfaces方法，人脸识别第一次成功的大规模实现是2014年Facebook的DeepFace项目，准确性在实验室条件下达到了人类水平。从2014年开始，更大的训练数据集、GPU以及神经网络架构的快速发展进一步提高了人脸识别在通向现实世界可靠应用的更为丰富的上下文中的效率。
新智元报道 编辑：Cecilia 【新智元导读】Facebook近日发布基于人脸识别技术的新功能"Photo Review"，将个人肖像的知情权和控制权交还给用户。如果别人上传的照片中有你的形象，即使上传者没有对你进行标注，你也会收到提醒。这一功能可视作Facebook正在致力于消除用户对肖像隐私遭到滥用的担忧。 国内外各种社交媒体上，假冒明星的账户满天飞。顶着明星头像四处坑蒙拐骗的高仿号比比皆是。从明星到普通人，每个人都面临着个人肖像被滥用的风险。 全球最大的社交媒体Facebook曾在2010年推出
新智元报道 编辑：Cecilia 【新智元导读】Facebook近日发布基于人脸识别技术的新功能"Photo Review"，将个人肖像的知情权和控制权交还给用户。如果别人上传的照片中有你的形象，即使上传者没有对你进行标注，你也会收到提醒。这一功能可视作Facebook正在致力于消除用户对肖像隐私遭到滥用的担忧。 国内外各种社交媒体上，假冒明星的账户满天飞。顶着明星头像四处坑蒙拐骗的高仿号比比皆是。从明星到普通人，每个人都面临着个人肖像被滥用的风险。 全球最大的社交媒体Facebook曾在201
一项技术的研发、落地，通常在同一象限内基本能让全球的从业者达成初步共识，譬如5G、IoT等等。
最近几年，“追星”已经成为常事，各种姐姐粉、妈妈粉、阿姨粉涵盖了全年龄层的人群。但是，小鲜肉太多让人分不清，怎么办？照片人太多找不到爱豆怎么办？其实明星撞脸，不一定是整容的原因，在我们刚开始追星的时候，一定会遇到一个问题：脸盲症！
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；
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。
在进入正文之前，我们先想象一个场景：如果对象 A（正文中的 Jesse）在航空系统的禁飞名单中，因而无法通过机场的护照人脸识别系统，也从未提交过护照照片。那么有没有办法帮助 Jesse 顺利地通过护照人脸识别系统呢？
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。
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？
【新智元导读】亚马逊人脸识别再次陷入舆论漩涡。该产品此前就遭到亚马逊用户、民间组织、股东甚至亚马逊员工在内超过15万人联名抗议。最近，在美国公民自由联盟（ACLU）的一次测试中，它将535名美国国会议员中的28人误判为罪犯！不过，亚马逊今天回应，这只是ACLU设置有误，菜炒糊了别怪锅。
2021年，广州互联网法院通报了一起因为“刷脸”引发的借款纠纷。客户王兰（化名）在遗失了身份证后，却被人冒用身份通过银行的“人脸识别”贷款，导致王兰因逾期被告上了法庭。经司法笔迹鉴定，认为案涉客户签名并非王兰本人签署，手机号码亦未曾登记在王兰名下。最终，法院驳回银行全部诉讼请求。
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，也是最为激烈的前沿领域之一。有资料显示，在国际权威人脸识别数据库LFW发布的最新名单上，中国的人脸识别技术位居榜首，并且刷新了准确率纪录
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近日，《信息安全技术人脸识别数据安全要求》国家标准（以下简称“国标”）的征求意见稿面向社会公开征求意见。据悉，此次拟出台的国标主要是为解决人脸数据滥采、泄露或丢失，以及过度存储、使用等问题。
目前，深度学习的发展使人脸识别技术的性能有了质的提升，其具有自然、直观、易用等优点, 已广泛应用于智能安防、公安刑侦、金融社保、智能家居、电子商务、人脸娱乐、医疗教育等领域, 应用场景丰富, 应用市场潜力巨大。然而, 人脸识别技术的广泛应用亦使得人脸识别技术的安全性问题日益凸显，传统的人脸识别研究专注于整体识别性能的提升, 并不判断当前获取的人脸图像是来自活体人脸还是假体人脸。若不法分子利用传统人脸识别技术的这个安全性隐患, 使用假体人脸成功冒用合法用户身份, 从短期来看, 侵犯了合法用户的权益, 较大可能造成生命财产损失; 从长远来看, 亦会影响人脸识别技术的进一步广泛深入应用。因此, 如何准确识别活体人脸与假体人脸, 保障人脸识别技术的安全性成为一个亟待解决的问题。因此，人脸活体检测研究具有非常重要的应用价值。
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。
人脸识别是一项热门的 计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对 生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。与其他生物识别技术相比较，人脸识别具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面，目前人脸识别技术已经应用到门禁考勤，访客管理，巡更、会议签到、身份核验等场所。
前不久，诺基亚发布了其全新X系列智能手机诺基亚X6，官网上也打出了：AI面部识别，基于TEE移动安全解决方案指纹解锁之外，更享安全便捷的宣传。由于其采用的是高通芯片，因此TEE技术方案是QSEE/QTEE。
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。
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(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术，又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。
人脸识别技术是近年来出现的一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物特征识别技术。与其他生物识别技术相比较，人脸识别具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面，目前人脸识别技术已经应用到门禁考勤，访客管理，巡更、会议签到、身份核验等场所。
法国有一家名叫Idemia的公司，它的人脸识别软件已经在为美国、澳大利亚和法国的警方提供服务。
1月6日，美国国家标准与技术研究院（NIST）公布了最新的人脸识别算法测试（FRVT）成果，格灵深瞳再次刷新纪录：在7项测试子任务中，获得2项第一、3项第二，综合排名世界第一的成绩。
导读：近日，浙江理工大学特聘副教授郭兵起诉杭州野生动物世界年卡系统采集人脸，已被杭州市富阳区人民法院正式受理。此案被称为“国内人脸识别第一案”。一直被忽视的互联网隐私终于被慢慢地重视起来。
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。
一是杭州野生动物世界“为了方便消费者快速入园”，在今年 10 月将年卡系统从“指纹入园”升级为“人脸识别入园”，被消费者起诉。起诉者是浙江理工大学特聘副教授郭兵，他在五个月前办理了年卡，郭兵认为，“园区升级后的年卡系统进行人脸识别将收集他的面部特征等个人生物识别信息，该类信息属于个人敏感信息，一旦泄露、非法提供或者滥用，将极易危害包括原告在内的消费者人身和财产安全。”
随着深度学习算法登场，人脸识别精度相比五年前已有大幅飞跃。各种设备拍摄人脸所提取的信息会结成数据对，不断积累的海量数据成为反哺技术完善的“充足养料”。 “刷脸”时代带来巨大市场 刷脸进站、刷脸取款、刷
“刷脸”，作为一种个人身份鉴别技术，这些年在图像处理、深度学习等技术的护持下精度大幅提升，在LFW上，各大玩家在无限制条件下人脸验证测试（unrestricte）
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