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。
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》就金融行业存在人脸安全风险进行了详细分析,并对在公共服务领域人脸安全的安全防护提出具体建议。
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。
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。
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。
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。
场所码、电子哨兵、人脸识别的健康码门禁,疫情常态化下,众多专业的工具被广为所知。通过人脸识别或健康码识别,完成核验身份信息、人像的比对,查验健康码、核酸检测时效、行程以及体温等多项防疫信息数据,同时与智能通道闸机、门禁联动管控。绿码通行、红黄码及信息异常报警,这种无人值守、非接触式的智能设施,实现体温、健康防疫信息快速检测的同时,有效提高卡口管理工作效率,避免人员聚集,为织密筑牢疫情防控智慧网,持续做好防疫卡点提供重要支撑。
昨天IFAA联盟发布“本地人脸识别安全解决方案”,用来实现金融级别现金支付的技术,“像iPhone X那样去人脸支付吧!安卓终于再一次追平了苹果”,并总结出“攻克了几乎是行业性的四大难题”:
人脸识别是目前商业应用最成熟、最广泛的人工智能技术之一,成为开发者、企业接入AI能力的首选。
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。
电影电视剧中经常出现大规模的人脸识别网络监控,随着人脸识别技术的进步,电影里的一切正逐步变成现实。 据了解,传统的人脸识别技术拥有超过30年的研发历史,主要是基于可见光图像的人脸识别技术,但无法适应环境光照变化是该技术的痛点所在;2017年人工智能热度再起,将人脸识别推向了大众视野。 📷 iPhone X 使用Face ID替代指纹解锁功能,并利用红外摄像头解决了解锁时的光照问题,被视为苹果公司顺应潮流的一项革新举措。 支付宝在2015年就实现了人脸识别登录。与Face ID基于设备的功能不同的是,支付宝的
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
人脸识别技术是基于人面部特征数据进行身份识别的一项生物特征识别技术。随着大数据、人工智能、云计算、5G等技术迅猛发展,人脸识别技术获得了广泛应用空间。手机解锁、身份验证、上班打卡等,人脸识别技术在金融、医疗、安检、支付、文娱等诸多领域得到普及,这为数字经济社会发展和人们日常生活带来了新机遇。带来便捷的同时,各类风险隐患层出不穷。2021年央视“3·15”晚会
去年,马云爸爸的支付宝开启了一个“刷脸”登陆功能,本月初,微信也搞了一个“至尊宝能量继承者”活动,要求用户进行人脸认证以加强对于QQ账号的保护……类似此种的“安防”情景还有许多。 从以上来看,我们可以知道,基于人们对于安全性的进一步高要求,安防领域正在经受一场由“人脸识别”技术所领导的变革。 人脸识别+安防前景广阔 据了解,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。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而将检测到的人脸与库中数据进行对比、识别等一系列
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。
随着人工智能识别技术的发展,生物特征识别技术在应用领域有着广泛的应用,其中之一就是人脸识别。在学校、企业、零售、景区等场景落地应用,那在智能应用时代,人脸识别技术在应用领域有着怎么样的用途?
书店、超市、服装店、便利店等零售场景,随着信息科技化的进步逐步的改变管理方式,转型升级,向信息化、智慧化转变,引入人脸识别系统终端应用。那么,在零售场景,人脸识别系统终端设备应用有哪些体现?
当前生物特征识别能力提供2D人脸识别、3D人脸识别两种人脸识别能力,设备具备哪种识别能力,取决于设备的硬件能力和技术实现。3D人脸识别技术识别率、防伪能力都优于2D人脸识别技术,但具有3D人脸能力(比如3D结构光、3D TOF等)的设备才可以使用3D人脸识别技术。
这项专利会通过人脸识别系统来自动认证和解锁设备,并且可以跟踪脸部位置,自动地将笔记本屏幕调整至舒适的角度。 自从苹果发布带有人脸识别功能的iPhone X,人脸识别技术也进入大众视线,成为热门话题。其实人脸识别技术很早进入商用研究,只是由于技术限制,落地产品很少。 近日Patently Mobile披露了一项谷歌的专利“内置电机的笔记本电脑屏幕位置调整”。专利描述了应用电动马达机制来自动调整笔记本设备屏幕开合角度和位置,只需轻触就可以让Pixelbook笔记本的屏幕自动打开。 这项专利还会通过人脸识别系统来
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。
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》。该白皮书重点对人脸识别组成以及人脸识别安全面临的阿全风险进行了详细介绍与分析。
中兴视觉大数据报道:在2018年5月7日的时候,珠海机场在东指廊率先启用安检人脸识别系统。此次珠海机场启用的人脸识别系统将安检验证信息系统和人脸识别系统有机结合,使人脸识别系统与安检信息系统在一个电脑界面内显示。旅客过检时,该系统将自动、快速、连续抓拍旅客脸部图像用于和旅客所出示的身份证相比对,并在1秒内显示与证件比对相似度参考值。在有效甄别旅客是否冒用证件等方面有很强的专业性和实用性,无论在判别速度还是准确度上,都能够为安检员提供极大的参考和帮助。
自20世纪下半叶,计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时,伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用,数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素,各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉技术的涉足。该技术是人工智能技术的重要组成部分,也是当今计算机科学研究的前沿领域。经过近年的不断发展,已逐步形成一套以数字信号处理技术。计算机图形图像、信息论和语义学相互结合的综合性技术,并具有较强的边缘性和学科交叉性。其中,人脸检测与识别当前图像处理、模式识别和计算机视觉内的一个热门研究课题, 也是目前生物特征识别中最受人们关注的一个分支。
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。
机器之心专栏 作者:阅面科技童志军 北京时间 9 月 13 日凌晨 1 点整,大家期待已久的苹果发布会终于拉开序幕。在本次发布会中,最受关注的莫过于高端机型的 iPhoneX。它搭载了集成六核处理器的 A11 芯片,支持无线充电以及 4K/60 帧视频拍摄、1080P/240 帧视频拍摄,同时,FaceID 也是其最大的亮点之一。 与指纹识别不同的是,网络上出现很多对于 FaceID 的质疑和吐槽,「睡觉的时候被女朋友拿去解锁怎么办?」,「看一眼淘购物车就支付」等等。那么事实是否如此呢?新技术的出现总是伴
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 高考分数刚刚出来,各地考生与家长还在纠结报志愿的时候,进北大要看脸了。 嗯,是说进北大校门。 今天,北大正式启用人脸识别门禁,进入校门可
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
目前谈论起人脸识别,已经不是什么高深莫测的东西了。很多人都用过,切切实实的走进了人们的生活中,也确实给很多人带来了便利。从火车站的身份证人脸对比,小区的人脸识别门禁,超市的人脸识别储物柜,再到家庭的人脸识别智能锁,手机上的人脸识别解锁,人脸识别支付,各种嵌入式上面的人脸识别逐渐走进人们的生活。不管是否承认,我们确实逐渐进入了一个人工智能越来越繁荣的时代。嵌入式的ai也吸引了一大批爱好者的积极跟进。本文结合这几年的国内嵌入式上人脸识别的发展,谈一谈我的一些想法和对未来发展的一些预测。
随着人工智能的高速发展,基于计算机视觉技术研究及应用也逐渐进入成熟阶段。其中,人脸识别是运用较多的一种技术,已经渗透到人类日常生活的方方面面。
1.2 照片库标准 1)图片光线自然,无过度曝光; 2)人脸为正面,五官不存在遮挡; 3)人脸区域分辨率不低于 100*100,照片不大于5M
作为最特别的生物密码,人脸面临着过度化妆、整容等带来的复杂问题,人脸识别技术是否能正确地做出判断?
国家互联网信息办公室于2023年8月8日发布《人脸识别技术应用安全管理规定(试行)(征求意见稿)》(以下简称“征求意见稿”),以便进一步规范人脸识别技术应用,并向社会公开征求意见。
随着 5G 时代的到来,万物互联唱响了这个时代的主题曲,物联网日新月异 的发展,社会的信息程度显著提升。其次,人工智能技术的发展,大量人工智能技术走出实验室,以各种各样产品的形式极大的丰富了人们的日常生活。物联网技术和人工智能技术的完美融合,造就了智能家居这一种新的时代潮流,给人们的生活带来极大的便利性的同时,给人以更加舒适、快捷、智能的生活体验。智能家居如火如荼的发展,坚定了我们设计智能门锁的想法。
近年来物联网技术快速发展,每一项技术革新,对事物发展都会有巨大促进作用。物联网技术在智能门禁上广泛应用,智能门禁发展如何,对智慧社区建设具有重要影响。在过去智能门禁人脸识别效率低,受网络稳定性影响大。离线式人脸识别技术出现,大大提高了人脸识别效率,及安全性。离线式人脸识别技术,为智慧社区发展提供了强大的活力。
生物识别是根据人类生理特征(人脸、指纹、虹膜等)和行为特征(姿态、动作、情感等)实现身份认证的技术。在进行人体身份认证时,其主要通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。目前,常用的生物识别技术主要包括:人脸识别、指纹识别、虹膜识别、行为识别以及步态识别。
▌SqueezerFaceNet: Reducing a Small Face Recognition CNN Even More Via Filter Pruning
中兴智能视觉大数据报道: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。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别的应用集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。人脸识别在国内广为人知始于近几年,其实早在20世纪90年代人脸识别就已在美国、德国、日本等国家应用,作为新兴技术,人脸识别搭载“高科技”标签,广为产品厂商和用户喜爱。
机器之心原创 作者:王艺 藤子 这家蛰伏了两年的终端视觉公司,在首次发布会后两天的时间内,收获了一百余份订单,是怎样的新品让产业如此兴奋? 11 月 1 日,阅面科技在深圳举办了创立两年来的首次新品发布会,共发布了三款产品:跨模态人脸识别引擎 UniFace、基于 Uniface 的「繁星」AI 芯片视觉模块、以及基于「繁星」的智能客群分析摄像机——「阅客」。 在发布会后,阅面科技创始人兼 CEO 赵京雷对机器之能透露道,发布会后两天时间内,他们就收获了一百余份订单,此时的赵京雷内心难掩兴奋之情。 十多年前
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分:程序设计篇(Python版),第1节《Python实时视频采集程序设计》,本章内容系统介绍:基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
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。
课堂是学生学习的主要场所,课堂学习是学生获取知识、培养能力、提高素质的主要渠道。系统科学的课堂考勤是保证各项教学计划有效落实和顺利执行的重要条件。有效的课堂考勤是创造良好学习氛围,形成良好班风、学风及增强学生的组织性和纪律性的必要条件,同时也是保证学校教学秩序的稳定、提高教学质量的重要措施。
这家为47家美国最大的警察机构提供摄像设备及软件的公司,这一次竟然割爱,主动放弃了人脸识别这一在安防领域颇具潜力的技术。
如今,数字化校园正逐渐在向校园智慧化转变,人脸识别、大数据、云计算等智能技术在校园场景逐步落地应用。智慧班牌,是其中的智能终端设备应用,那如何加深校园智慧化进程?
中兴智能视觉大数据报道:如今,我们已经习惯被各种新技术刷屏,刷手机、刷指纹、刷脸……相信小伙伴们对电影中这样的场景印象深刻:目标人物走在火车站拥挤的人群中,在一眨眼的工夫被识别出来,手机在第一时间识别发出警报,屏幕上已经显示出姓名和信息……
无约束人脸识别是计算机视觉领域中最难的问题之一。人脸识别在罪犯识别、考勤系统、人脸解锁系统中得到了大量应用,因此已经成为人们日常生活的一部分。这些识别工具的简洁性是其在工业和行政方面得到广泛应用的主要原因之一。但是同时,这种易用性掩盖了工具设计背后的复杂度和难度。很多科学家和研究人员仍然在研究多种技术以获得准确、稳健的人脸识别机制,未来其应用范围仍然会以指数级增加。2012 年,Krizhevsky 等人 [1] 提出 AlexNet,这一变革性研究是人脸识别领域的一项重大突破,AlexNet 赢得了 ImageNet 挑战赛 2012 的冠军。之后,基于 CNN 的方法在大部分计算机视觉问题中如鱼得水,如图像识别、目标检测、语义分割和生物医疗图像分析等。过去几年研究者提出了多种基于 CNN 的方法,其中大部分方法处理问题所需的复杂度和非线性,从而得到更一般的特征,然后在 LFW [12]、Megaface [13] 等主要人脸数据集上达到当前最优准确率。2012 年之后,出现了很多基于深度学习的人脸识别框架,如 DeepFace [14]、DeepID [15]、FaceNet [16] 等,轻松超越了手工方法的性能。
随着人工智能进入快速发展的阶段,安防视频监控平台也过渡到以智能化应用为主流趋势的新赛道。TSINGSEE青犀视频基于多年在音视频领域的深耕与开拓,我们也积极以AI技术为核心进行产品的转型升级。当前阶段我们也在积极开发AI人脸检测、人脸识别、车牌识别等项目,将AI智能检测识别与视频处理等技术互相融合、交互,并在线下场景中落地应用。
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
雷锋网按:本文内容来自云从科技创始人、中国科学院百人计划周曦博士在硬创公开课的分享。在未改变原意的基础上进行了编辑整理。 明明可以靠脸吃饭”这句话不再只是一个网络段子,随着人脸识别技术的普及,不光可以靠“刷脸”支付吃喝玩乐的花费,现在连银行办业务都可以“刷脸”了。 最近两年,国内各家中小银行和四大行地方分行已经陆续将人脸识别技术用于日常业务,前几日,四大行中的农行更是首先在全国范围应用人脸识别技术。 但是,银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗?本期公开课特意邀请到云从科技创始人、图像识别领域权威周曦博士为大家答疑
本文介绍了人脸识别技术的原理和可靠性,指出同卵双胞胎、三胞胎或多胞胎在人脸识别技术面前也能被准确识别,同时化妆术和3D打印人脸也无法欺骗人脸识别系统。因此,以人脸为识别依据的人脸识别技术具有安全性与科学性,正在我们的生活中得到越来越广泛的应用,给我们的生活带来更多的安全与便利。
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