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【315 AI技术追踪】人脸识别一夜躺枪?支付宝、商汤、云从等回应

【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

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应用人脸活体检测技术,保障人脸识别技术的安全性

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。

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高铁新建人脸识别系统,如何做到整容也可以识别逃犯?

如今人脸识别系统已经广泛应用于我们的生活中,如数码相机、门禁系统、机场的安全设施 、桌面软件、互联网应用(如Facebook)等等[1]。然而今日的一则关于“高铁人脸识别抓逃犯”的新闻一出[2],在评论中又引发了一阵阵怀疑。怀疑的中心问题在于,人脸识别系统真的能准确无误地在数以亿计的面孔中找出匹配的嫌疑人吗? 降维:减少冗余信息 完整的人脸识别系统一般由多个模块组成,在进行人脸识别之前首先要进行人脸检测(即在一张完整的图片中探测到人脸区域),以及图片的预处理、归一化等步骤(例如自动把倾斜的照片摆正)。本文就

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19款国产手机无一幸免:15分钟破解人脸识别,打印眼镜让刷脸形同虚设

你的新手机不错,借我刷一下脸? 人脸识别技术在智能手机上已经是标配,今天的我们刷脸解锁、刷脸支付就像吃饭喝水一样自然,以至于疫情期间戴口罩无法解锁手机时,我们会感到很不习惯。 在享受便利的同时,却鲜有用户去关心安全问题。虽然手机厂商往往会在发布手机的时候宣称「破解人脸识别的几率低至百万分之一」,但双胞胎解锁对方手机的事情仍然偶尔会上新闻。 最近一段时间,来自清华的 RealAI(瑞莱智慧)向我们展示了一项更为简单的攻击技术…… 在一副眼镜的攻击下,19 款使用 2D 人脸识别的国产安卓手机无一幸免,全部被快速破解。 具体来说,RealAI 团队选取了 20 款手机做了攻击测试,覆盖不同价位的低端机与旗舰机。

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“大数据+人脸识别”将成互联网金融领域蓝海

当前,各种高科技不断应用于互联网金融领域,无论是传统金融,还是互联网金融,都将面临高科技带来的技术革新的机遇,同时,也意味着一旦在这场攻守战中失败,则很可能被市场淘汰出局。 “人脸识别”和“大数据”是近几年在互联网金融中运用最广泛的两种方式之一。谷歌、苹果、百度等国内外知名企业,以及以微众银行、网商银行、众可贷为代表的互联网金融企业都在加速布局“人脸识别”和“大数据”。这两项技术到底有何奇妙之处?它们在加速行业发展的同时,又带给投资人哪些不一样的投资体验? A 模式创新 互联网金融行业突飞猛进 近年来,特

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