关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 文末有送书福利！！！...计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G OpenCV 中提供了关于人脸识别的算法，它主要使用 Haar 级联的概念。...1.Haar 特征 人脸识别使用 Haar 级联分类器，通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与 已知对象是否匹配。...图 3 O 点对应的不同矩形区域 有了 4 个区域的面积后，就可以通过 S2、S3、S4 和 S5 来计算出 S1 的面积了，如式所示。 ...这些计算是重复的，因为遍历图 像时反复遍历了同一个像素点，而这会导致系统运行速度缓慢且效率低下，并且这对构建一个 实时的人脸识别系统来说是不可行的，因为卡顿会造成用户体验不好的情况。
据相关产品经理介绍，实证NFC是一款使用手机NFC功能通过权威机构解码识别证件内置关键信息的安全产品。...4/ 服务接入便捷 支持SDK服务接入，打通证件NFC识读与刷脸核身全流程，已接入人脸核身的客户可快速接入产品能力。...用户首先放置证件在手机NFC位置，1秒后产品完成证件内嵌关键信息的识别与读取，识别成功后进行刷脸认证，通过动作、光线等活体检测模式校验用户是否为真人，活体检测通过后可将视频最佳帧与权威库源/NFC读取的证件人像图进行人脸比对...a.对于权威库源无法核验的外籍人士，可使用NFC读取的身份人像照片进行人脸比对。 b.对于不支持NFC识别的手机设备，证件识别方式可平滑切换为OCR识别或手动输入方式。...AI来给你发对象了 | 腾讯云AI「开了一个脑洞」| 当导航念出Rap范儿，有梗有味 | 那些蹭ETC的人，后来都怎么了 | 这届东京奥运会「岂止于野」| 打工人有没有「会议纪要自由」？
机器之心：能否分享一下如何将人脸识别精度提升到金融交易应用级别的要求？ 陈继东：在保证极低误识率的同时拥有很高的准确率，是人脸识别金融级精准度的基础要求。...但是在金融的场景下，这个误识率是无法满足的，这意味着有可能别人试了一千次就有一次进入我的账户，盗用我的资金，这个安全等级是远远不够的。...很多时候，单一的算法虽然可以看出细微的差异，但是还是有一定的漏检率、识错率的。那么我们可能需要增加一个因子，这样就可以用来分辨双胞胎这类特殊情况。比如我们研发、独创的眼纹识别技术。...眼纹识别，又称为眼静脉识别，让普通手机用户无需额外硬件，只需普通智能手机摄像头并在可见光环境下采集用户眼白上的血管纹理特征，采用针对眼部区域专门研发的活体检测专利技术，从而抵抗人脸照片和视频的攻击。...然而，对于人脸来说，我们很难用特定的设备部署于手机上，比如红外摄像头目前在手机上普及率就很低。所以我们现在依赖一系列软件算法，包括基于动作交互的识别模型，以及基于图像分析的识别模型。
01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒识率(False;RejectRate;FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率...一般情况下，误识率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大，拒识率FRR;随阈值的增大而减小。...1) 活体检测：判断用户是否为正常操作，通过指定用户做随机动作，一般有张嘴、摇头、点头、凝视、眨眼等等，防止照片攻击。判断用户是否真实在操作，指定用户上下移动手机，防止视频攻击和非正常动作的攻击。...阈值设定过高，则人脸比对通过率低，误报率可能也会降低也可能会增高。 因此在人脸识别的测试中，除了要关注通过率，还要关注误报率。这两项也可以统称为是查准率。 ?...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用，方便的同时也带来了一些问题，怎么做好人脸识别的测试，还是一个需要思考和深挖的课题。
01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒识率(False;RejectRate;FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率...一般情况下，误识率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大，拒识率FRR;随阈值的增大而减小。...1) 活体检测：判断用户是否为正常操作，通过指定用户做随机动作，一般有张嘴、摇头、点头、凝视、眨眼等等，防止照片攻击。 判断用户是否真实在操作，指定用户上下移动手机，防止视频攻击和非正常动作的攻击。...阈值设定过高，则人脸比对通过率低，误报率可能也会降低也可能会增高。 因此在人脸识别的测试中，除了要关注通过率，还要关注误报率。这两项也可以统称为是查准率。 ?...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用，方便的同时也带来了一些问题，怎么做好人脸识别的测试，还是一个需要思考和深挖的课题。
人脸识别这一块，在中国真是要多火有多火。 君不见整个人工智能创业领域，CV（计算机视觉）初创公司的融资，那是一个比一个高。纵观依图、云从、商汤、旷视的融资额，简直就是一场军备竞赛。...身份识别的背后技术 在开始详解之前，汪彪老师先普及了一下基础知识，到底什么是人们讲的”人脸识别”，实际上包括两种常见的应用： 1:1人脸比对: 用户声明一个身份(如出示身份证/报出身份证号/拿出自己的手机...AI科技大本营：对于身份证比对核实来说，人眼识别比对的误判率最高可达15%，人工智能人脸识别的系统的识别比对误判率仅为0.0001%（百万分之一），是否说明AI识别更准确？ 汪彪：是的。...自2013年以来，学术界和工业界在各种大规模场景的人脸识别竞赛/应用中的统计结果都表明: 现有的AI在识人上都更加准确而且迅速。...“从另一个角度讲，即使百万分之一的误识率，在十几亿的规模下，其绝对误识量也不可忽视。”汪彪补充道。
今天我们来看下SDK文档关于人脸识别其他的接口，我们可以来看看整套人脸识别具体有什么功能，我们可以怎么在实际应用中去进行应用呢？...基于图片的活体检测：基于单张图片，判断图片中的人脸是否为二次翻拍举例：如用户A用手机拍摄了一张包含人脸的图片一，用户B翻拍了图片一得到了图片二，并用图片二伪造成用户A去进行识别操作，这种情况普遍发生在金融开户...frr_1e-4：万分之一误识率的阈值；frr_1e-3：千分之一误识率的阈值；frr_1e-2：百分之一误识率的阈值。...，判断其中的人脸是否为二次翻拍（举例：如用户A用手机拍摄了一张包含人脸的图片一，用户B翻拍了图片一得到了图片二，并用图片二伪造成用户A去进行识别操作，这种情况普遍发生在金融开户、实名认证等环节。）...到这里其实SDK关于人脸识别的所有接口都介绍完毕了。其实还有几个接口，必须账户进行企业实名认证才有权限调用，在这里我就不介绍了。本篇内容到这里差不多结束了。
这是全国首个城市级人脸识别公共服务平台。那么，城市级别的人脸智库是什么概念？全国首发背后有何奥秘？ “别墅”是如何搭建成功的？...地铁刷脸，并非只是人脸识别的问题，它是人脸智库容量及承载能力、快速反应、实地环境，支付安全、工程能力等诸多因素的庞大系统问题，远非满足人脸识别技术所能解决。...回答这个问题要先理解人脸识别三大应用模式。 1:1，终端设备将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比，判断是否为同一人，可以简单理解为证明你是你，手机人脸解锁、人脸支付都属于1：1核验。...地铁的日客流量经常达百万次，如果把地铁刷脸项目当作建房子，N即是城市级统一的高质量人脸库，这是地基；连接的运营系统有能支撑千万量级底库的能力，则是房子的钢筋骨骼；专用传感器则为砖块。...支付流程的首要问题依然是技术，具备万亿级人脸识别算法水平的依图，在支付时使用高精准度的算法，结合了全场景风控预防差错，将人脸识别错误率降至极低水平，比如，日均百万通行时误识率降至个位数。
美国人民对人脸识别技术似乎有一种天生的敌意，与我们恰恰相反，把它视作公共安全的威胁，进行联名公开抵制，这种抵制甚至是由拥有这项技术的公司内部员工发起。...ACLU 再次强调了 AI 对有色人种的种族歧视，在这 28 人中，有 6 名黑人议员，而此前人脸识别在识别有色人种时也多次出现了错误。 ?...无独有偶，英国警察使用人脸识别系统的误识率更高，高到准确率只有 2%（注：误识率的具体计算数据并未给出），这是今年 7 月初，在伦敦议会听证会上，大都会警察局局长 Cressida Dick 透露的数据...国内人脸识别的使用倒不涉及有色人种歧视的问题，加上这片土地的人民本身对隐私不怎么在乎，这就为这项技术的应用扫清了障碍，剩下的就看硬技术实力了，人脸识别在国内的表现可谓战功赫赫。...既然这样，还是希望它更多发挥正效应，最近正好有很多勇敢的女性在揭发性骚扰，人脸识别对那些施暴惯犯能不能发挥什么作用？ 参考资料：ACLU、arstechnica、澎湃新闻、钱江晚报
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？...第二是由于光照、年龄、胡须、还有眼镜等等因素，人脸识别的稳定性会比较低。...第三是指纹识别、虹膜识别都有主动性，人脸识别具有被动性，这也是之前 iPhoneX 刚出来的时候，很多人担心不经意被人错刷，或者去误刷支付或者检索等等——弱阴私性，弱稳定性还有被动性，就对人脸识别的商业化应用提出了更高的技术要求...先通过手机的摄像头去采集，在我们的云端去完成 OCR 识别以及物体分类，可以去判断是不是真实的身份证。有一个需要讨论的问题是，为什么我们把 OCR 放在了云端，而不是放在手机的 SDK 端呢？...我先简单跟大家介绍一下人脸识别的一个基本原理：首先我们会从一幅图片里面去做人脸检测并做出标识，相当于在一张图片里面找到这张人脸，并且表示出整个人脸上的一些基本关键点，如眼睛、眉毛等等。
各个生物特征识别的优缺点是什么，在产业化进程中有哪些困难需要克服，以及每类生物特征的代表性企业有哪些，今天的文章将为大家详细讲述。...：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。...指纹识别 我国第二代身份证便实现了指纹采集，且各大智能手机都纷纷实现了指纹解锁功能。...国内在虹膜识别领域代表厂商有中科虹霸、虹星科技、聚虹光电、武汉虹识、释码大华等等。...当然，声纹识别的应用有一些缺点： （1）同一个人的声音具有易变性，易受身体状况、年龄、情绪等的影响； （2）不同的麦克风和信道对识别性能有影响； （3）环境噪音对识别有干扰； （4）混合说话人的情形下人的声纹特征不易提取
整个支付过程不到10秒：在自助点餐机上选好餐，进入支付页面，选择“支付宝刷脸付”，然后进行人脸识别，大约需要1-2秒，再输入与支付宝账号绑定的手机号，确认后即可支付。...刷脸支付的落地，意味着继现金、银行卡、手机支付之后，又多了一种新的支付方式。 消费者有了更多的选择：即便忘带钱包、手机没电，也能进行支付。...蚂蚁金服方面表示，支付宝在肯德基KPRO的点餐机上配备了3D红外深度摄像头，在进行人脸识别前，会通过软硬件结合的方法进行活体检测，误识率低于十万分之一。...唯一可能出现“纰漏”的是对同卵双胞胎的人脸识别，陈继东坦言，尽管机器人脸识别的准确度高于肉眼，还采取了复杂风控的机制，但机器还是有小概率出现“误判”。...总之，人脸识别技术的快速落地将让我们逐渐摆脱“身手卡钥”的束缚，快速步入无现金时代。 那么，你准备好了吗？
借款的王女士先是现场填写了开户签约申请表： △图源中国新闻周刊，下同 经过人脸识别核验身份后，她自助办理了借记卡账户业务，并开通了手机银行功能： 一个月后，12月18日，王女士通过手机银行申请了一笔上万元的借款...理由之一就是：人脸识别审核已经完成了身份比对，所以就是你自行申请办理的借记卡。 最后，法院对办卡时的笔迹和预留手机信息进行比对，发现这与王女士本人的信息不符。...通过、误识两难全 在最后结案时，法院表示：应该避免过分依赖人脸识别。 手机验证码、指纹等其他身份识别系统也应该一并参与，进行交叉核验。 所以人脸识别技术到底什么时候才能支棱起来啊！...其实这里就得说到人脸识别中的一个叫做阈值的概念了。 当人脸比对的相似度值大于此阈值时，则比对通过，否则比对失败。 如果这一标准线设置的太高，那么安全性是有了，但通过率就会大大降低。...办手续一分钟，人脸识别半小时的新闻就是这么来的…… 但如果标准线设置的太低，误识率当然也就会跟着一路飙高。
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 小米手机的相机里，隐藏了一个“智能识物”的AI。你只需要拍摄一张照片，这个AI就能识别出来你拍的是什么。...在小米的官网应用商店里，对“智能识物”的评价严重两极分化：46%的用户打了五星，36%的用户打了一星…… 这个AI到底有怎么样？ 量子位搞了一场识别评测，一组人脸，一组物品。...我们一起看看，有哪些能难住AI。（本来想搞横评，但其他手机似乎没有类似功能，遂作罢） 重要说明：智能识物UI界面有所不同，是因为8月30日有过更新。 人脸识别挑战：歌唱家马云 先从科技大佬开始： ?...而对当红流量小鲜肉，小米智能识物有自己独特的认识，比如微博流量担当鹿晗同学： ? 美女写真？ 再比如，综艺《偶像练习生》中被众多粉丝捧出道的蔡徐坤： ? 不过也不是所有小鲜肉都会认错。 ?...手机？难道，小米内部已经有这么小的手机了？ 《震惊！小爱同学透露小米新战略，研发迷你手机可藏手心里！》 AI的心思AI懂 其实AI识别物体不准，情有可原。
学习不同人脸的判别性特征是面识别的重要任务。通过在神经网络中提取人脸特征，可以轻松地衡量不同人脸图像的相似性，从而实现面识别。为了增强神经网络的人脸特征可分性，在训练过程中引入角边界是一种常见做法。...人脸识别有四个步骤：人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取和特征比较。人脸特征提取是面识别过程中最重要的任务之一。为了提高面识别的准确性，有必要增强模型提取判别性人脸特征的能力。...2 Related work 目前，人脸特征提取的主要损失函数有两个方向。一个是成对损失，另一个是基于分类的损失。 基于成对的损失函数直接通过使用样本对来学习人脸特征。...作为最简单的基于分类的损失函数，softmax损失可以压缩同一类别的人脸特征，同时分离不同类别的人脸特征，同时完成分类任务。...无论不同类别的权重角度大小如何，边际都不会改变。然而，ArcFace并没有考虑两个类之间的实际相似性。如图4(d)所示，显然不合理的是，无论两个类有多么相似，它们总是拥有相同大小的边际。
1:1和1:N，其底层技术是相同的，区别在于后者的误识率会随着N的增大而增大，如果设置较高的相似度阈值，则会导致拒识率上升。...拒识和误识二者不可兼得，所以评价人脸识别算法时常用的指标是误识率小于某个值时（例如0.1%）的拒识率。...因为检测出的低质量人脸照片对后续的人脸识别工作帮助甚微，而算法的性能优化却可以让人脸识别的应用场景大大增加。...从识别的准确率考虑，通过实验发现要保证人脸识别的准确率，人脸照片中双眼瞳距之间要大于80个像素，这就意味着在选择摄像头时要充分考虑焦距和分辨率两个指标。...有了丰富的图像来源还不够，因为这些人脸图像有很严重的噪声；虽然算法模型对一定的人脸噪声足够鲁棒[6]，我们研究发现，更加高质量的数据集的确可以提高算法模型性能，所以仍需要通过清洗标注来去除这些噪声数据。
如今，一部手机就可以解决支付问题，因此有越来越多的人出门不带钱包了。从密码付款到扫码付款，再到指纹付款。但是苹果在近日的新品发布会上展示的Face ID，使刷脸付款成为了热点话题。...现在，人脸识别技术的应用已经不再局限于商务场所中，它已经以各种智能家居的形式渐渐渗入到寻常百姓家。但是，人脸识别系统信息存储依然是以计算机能识别的语言为主，即数字或者是特定代码，在安全性上大打折扣。...比如，长期从事手工作业的人便会为产生指纹识别的烦恼，他们的手指若是沾有异物或者有丝毫破损，那么指纹识别功能就会失效了。...虹膜识别的安全性居于首位 对于其他生物识别技术来说，虹膜识别的误识率及拒真率已经达到了零几率的识别水平，但是虹膜识别又属于非接触式的识别，方便高效。...它非常适用于远程身份确认，只需要一个麦克风或者是手机、电话，就能够通过通讯网络或互联网络实现远程登录。 但是声纹识别的缺点也非常明显，对于环境的要求非常高。在混合说话或者是嘈杂的环境中，不易获取声纹。
由于全面拥抱人脸识别技术所带来的创新设计，它已经吊足了消费者的胃口。 这一被视为安卓终于追平苹果的技术方案，和iPhone X的“Face ID”一样满足了金融级别的移动支付安全要求。...OPPO公布的官方数据显示其3D人脸的误识率为百万分之一。 在安卓手机阵营中，OPPO这一次算是拔得了头筹，尽管黑科技的推出曾一路荆棘。...苹果的封闭有他先天的优势，就是一致性，所有相关问题都可以通过苹果自己来协调解决；而在安卓生态中，并不存在一家可以协同所有问题的厂商。...让安全的人脸识别 成为安卓系统的“标配” 指纹时代，在保障全链路安全的基础上，IFAA已将指纹识别的接入时间由2个月下降为2周，并且大幅降低了手机厂商的适配成本。...本次本地人脸解决方案的推出，代表IFAA已经具备了本地人脸识别技术在行业全面应用的能力。
而跨镜追踪（ReID）技术正好能够弥补人脸识别的这些不足，行人重识别能够根据行人的穿着、体态、发型等信息认知行人。...而作者新设计了一个多分支的端到端的深度网络，使得不同级别的网络分支能够关注不同粒度的分辨信息，也能够有效兼顾整体信息。...「刷脸」是计算机视觉领域的重要的应用，而「识人」将促使计算机视觉行业进入新的发展阶段。云从科技作为人脸识别领域的领导者之一，同样对行人识别的技术前景、应用场景、社会价值有极其深刻的研究。...本次ReID技术的分享是一次尝试，云从科技在「识人」方向的众多细分领域已经有深入的研究，例如行人检测、行人结构化信息提取、人体关键点检测、姿态估计、行为动作识别等。...云从科技希望能够与业内一起推动计算机视觉在「识人」这个方向上的发展，让大家能够更快地体会到「识人」的人工智能对智能安防、人机互动、自动驾驶、智能商业、家居生活等各方面的帮助与提升。
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