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如何避免人脸识别系统被破解,随机动作指令人脸活体检测技术有作为

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。

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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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浙大&阿里人脸识别隐私保护方法被CVPR 2023接收:用「影子」模拟攻击者行为,系统安全直线up

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

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