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端口已视频流仍播放不了,如何解决?

但是我们在与项目对接的过程中,发现了EasyGBS端口已,但平台还是播放不了视频的问题。 有用户现场在使用EasyGBS的时候出现了已经打开了端口,防火墙已经关了,但是还是播放不了视频,如下所示: 于是我们进入到该现场进行抓包检查,可以看到有设备其实已经发送了流,但是传输中出现了乱序的问题 ,这个乱序对视频的播放存在一定的影响,但是不会导致视频流一直不能播放,于是我们考虑是系统视频流应答超时的问题。

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周吉成:人脸核身技术原理与行业应用

刚才介绍的就是整体的技术加方案,后面有一些实际用例给大家分享一下,这是我们做的一个运营商的客户,联通的大王卡,大王卡是联通和腾讯合作,腾讯系的App可以打包流量,关键的一环是远程卡,SIM卡的时候运营商早期是要求到营业厅 ,拿着本人的身份证做注册才能现场卡,但这种模式实际成本比较高,而且不方便,所以做成一个远程卡的模式,在家下订单把卡送到你家里,这时候拿出手机打开远程卡的应用,按照指示走完核身过程,是这么一个业务流程 当然我们也可以从前端的应用体验去做,比如第一次过不了去提醒人工审核或者做二次验证,都是增加通过率的操作。 A:这个是有可能的,我们以子之矛攻子之盾,不光是人脸融合,因为人脸融合本质上在于,首先你拿到对方的照片,比如你要冒充张三,得拿到他的张三的照片附到自己脸上,还得讲话,这个成本是比较高的,首先你制作的视频在哪儿放着 要么是拍屏幕,即使H5的方式通过参数注入,注入之后也是类似,如果我说我有立体检测方法,你也是通过不了的,当然如果安全性要求比较低或者没有做那个的话,是有可能攻击的。

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    智能锁设计存漏洞:3 秒破解智能锁的小黑盒流入市场

    当场不了,并不算栽,握手言和,算交个朋友;要是锁不幸被破了,锁匠也不让你难堪,送上改良方法,收点“咨询费”。对商家来说,这不算坏事,互促互进,皆大欢喜。 接下来,事件开始在锁具圈内发酵,一个又一个智能锁被小黑盒秒视频,陆陆续续出现在锁匠和锁具经销商的微信朋友圈——这些被秒的智能锁不光有此次门博会上的,还有在小区里实测被瞬间攻陷的。 那些秒视频传得越疯,骂我毁了整个行业的声音越狠,小黑盒却卖得越来越火爆,已经快脱销了。本来是开锁工具,现在变成了品牌商、经销商验证自己智能锁是否安全的测试工具,这种戏剧性本身就说明了很多问题。 因为智能锁被秒视频被大量转发,确实也有个人联系我们拿货,但都拒绝了。但我们更希望有关部门把智能锁漏洞这事管起来,不要捂着,也捂不住啊,现在干这行的都知道了。 但接下来一连测试了8款智能锁,没有一款可以打开的,它们的表现都一样——可以触发系统背光、语音播报,但就是不了锁。 最后打开的一款是×安牌智能锁,价格900元。

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    银行人脸识别系统被攻破:一储户被偷走 43 万元

    而“瞩目”虽然是普通的视频会议软件,但提供共享屏幕功能。 银行后台显示,当天13:51,即李红卡15分钟后,就有诈骗人员通过人脸识别验证,重置了李红的用户名和密码,登录了她的手机银行。 赵女士讲述,在与假冒警察的犯罪分子视频时,对方曾要求她做“张嘴”“眨眼”“摇头”等动作,疑似通过录像来骗过银行的人脸识别系统。 他说,有一种人脸活化软件,可分析照片和视频中的人脸信息,生成一张可供人操控的“假人脸”,来骗过人脸识别软件。 “我们的人脸识别技术不可能尽善尽美。” 在清华大学法学院教授劳东燕看来,银行普遍存在变相强迫采集储户人脸信息的现象。她说,“至少就我个人的体会,去银行办理存款等业务,人脸识别都是在强制之下弄的,如果不同意采集人脸就办不了相应业务。”

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    第五期 | 储户银行卡深夜“被刷脸”盗走百万元,团伙作案手段全揭秘

    一个名为马跃的受害储户表示,他的妻子刚把50万元存进刚的交通银行卡中,不久账户中的资金就不翼而飞。警方向银行调取的内容显示,犯罪分子的IP地址为海外,转账使用了短信+人脸识别的方式。 然后,入侵银行App的人脸识别系统,通过劫持摄像头,替换提前准备好的虚假人脸视频,绕过人脸识别验证;最后通过嗅探工具、短信劫持软件、设置短信转发等方式获取储户的短信验证码,实现转账盗刷行为。 第二步,获取储户人脸视频、截取短信。 3、绕过人脸核验。通过山寨银行App,找到人脸识别摄像头调用节点,并劫持上传数据,再将替换数据直接注入,把上传人脸动态识别更改成事先准备好的人脸识别视频,由此绕过人脸验证,并成功登录。 盗刷团伙通过技术手段劫持摄像头相关的接口,使App读取提前录制好的人脸视频,以绕过人脸验证。盗刷团伙使用的是代码hook/注入关键接口,该情况一般发生在被root或越狱的设备上。

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    AI魔幻行为大赏:细数机器视觉的9大应用场景

    它通过采集含有人脸的图片或视频流,并在图片中自动检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行面部识别。人脸识别可提供图像或视频中的人脸检测定位、人脸属性识别、人脸比对、活体检测等功能。 ,提高支付效率(如图1-3) 人脸卡:客户在银行等部门开卡时,可通过身份证和人脸识别进行身份校验,以防止借用身份证进行人脸登录:用户注册阶段录入人脸图片,在安全性要求较高的场景中启动人脸登录验证 ,提升考勤效率,提高防作弊能力(如图1-3所示) 人脸闸机:在机场、铁路、海关等场合利用人脸识别确定乘客身份 会员识别:会员到店无须出示会员凭证,只要刷脸即可完成会员身份验证,实现无卡化身份确认和人流统计 02 视频监控分析 视频监控分析是利用机器视觉技术对视频中的特定内容信息进行快速检索、查询、分析的技术。 根据这些信息,一方面可以实时报警,由交警介入处理;另一方面,视频索引可以实现高效的以图搜图查询,通过车辆轨迹跟踪保留证据,实现非现场执法,可以节省大量警力,并提升交通管理的效率 平安城市情报搜集分析:视频分析技术可用于视频中动态人脸和基础人脸的实时比对

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    AI魔幻行为大赏:细数机器视觉的9大应用场景

    它通过采集含有人脸的图片或视频流,并在图片中自动检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行面部识别。人脸识别可提供图像或视频中的人脸检测定位、人脸属性识别、人脸比对、活体检测等功能。 ,提高支付效率(如图1-3) 人脸卡:客户在银行等部门开卡时,可通过身份证和人脸识别进行身份校验,以防止借用身份证进行人脸登录:用户注册阶段录入人脸图片,在安全性要求较高的场景中启动人脸登录验证 ,提升考勤效率,提高防作弊能力(如图1-3所示) 人脸闸机:在机场、铁路、海关等场合利用人脸识别确定乘客身份 会员识别:会员到店无须出示会员凭证,只要刷脸即可完成会员身份验证,实现无卡化身份确认和人流统计 02 视频监控分析 视频监控分析是利用机器视觉技术对视频中的特定内容信息进行快速检索、查询、分析的技术。 根据这些信息,一方面可以实时报警,由交警介入处理;另一方面,视频索引可以实现高效的以图搜图查询,通过车辆轨迹跟踪保留证据,实现非现场执法,可以节省大量警力,并提升交通管理的效率 平安城市情报搜集分析:视频分析技术可用于视频中动态人脸和基础人脸的实时比对

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    观点 | 关于 AI 的应用与实践,腾讯 AI 研究员做了以下思考

    由此详细介绍了活体检测技术的演进之路:最初期的数字语音(唇动+语音)到后来的动作交互防翻拍,17 年优图推出首创的光线活体技术,通过屏幕发出随机光信号同时采集图像,可以验证是否为人脸的三维形状和质感。 早期我们都有这种体验,比如说去银行、运营商卡都需要本人到现场,领养老退休金的,年纪已经很大了,还要去社保局亲自做实人证明,这些成本都非常高。 此外,网络办事在当下已经很普遍,然而要想进行网上身份验证依然非常困难,更别说还有身份冒用的问题,以及线下场景遇到检查却没带身份证的情况。 活体检测方面,最典型的流程是通过远程进行核身——第一步是身份证 OCR 识别,然后系统提示读数字,以证明是在场的人,最后再录制视频给出最终结果,在这过程中系统会进行照片比对。 核身从某种程度上也要做多种模式的融合,才能有更高的安全性,即便如此,依然免不了遭遇很多「攻击」。遇到这种情况,纯粹依赖底层算法是不现实的。

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    人脸识别中的活体检测算法综述

    在金融支付,门禁等应用场景,活体检测一般是嵌套在人脸检测与人脸识别or验证中的模块,用来验证是否用户真实本人 3. DMD + LBP[4] Cons: 基于Motion的方法,对于 仿人脸wrapped纸张抖动 和 视频攻击,效果不好;因为它假定了活体与非活体之间的非刚性运动有明显的区别,但其实这种微动作挺难描述与学习 若判别1结果是活体,再 cascade 一个 纹理LBP 分类器,来区分 活体 or 屏幕攻击(因为屏幕视频人脸心率分布与活体相近) ? ,一直性能也超越不了传统方法: CNN-LSTM[6], 2015 多帧方法,想通过 CNN-LSTM 来模拟传统方法 LBP-TOP,性能堪忧~ PatchNet pretrain[7],CNN finetune 第一个考虑把 人脸深度图 作为活体与非活体的差异特征,因为像屏幕中的人脸一般是平的,而纸张中的人脸就算扭曲,和真人人脸的立体分布也有差异; 就算用了很多 tricks 去 fusion,性能还是超越不了传统方法

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    用GAN模型「女扮男装」骗过人脸识别系统

    论文链接:https://arxiv.org/pdf/2203.15068.pdf 研究人员在两个约会app的人脸验证系统中黑盒测试了一下,轻松攻克面部验证过程,甚至在把女性人脸转换为男性之后,仍然可以通过人脸验证 与普通的身份验证不同的是,人脸验证涉及到根据人脸图像验证声明的身份,人脸和身份都是一对一的匹配,但一旦有另一张完全不同的人脸可以和你打开同一把锁,那你该如何证明「我是我」? 到了验证环节,作者先是随机挑了1000个人脸图像,找出哪些在本地测试验证通过的人脸,然后再测试使用GAN生成的图像能否再匹配成功。 下图左为作者照片,中间为验证失败的照片,右为验证成功的照片。 魔高一尺,道高一丈 如今,在人们的日常生活中,「刷脸」非常普遍,比如商铺的客流统计、无人售货柜的刷脸支付、单位门禁、家庭门锁、公交/道路的安全监控、公司人脸识别考勤、快递包裹取件、银行卡、网上支付 目前3D人脸识别功能技术可以准确分辨出照片、视频、面具和双胞胎。

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    用GAN模型「女扮男装」骗过人脸识别系统

    论文链接:https://arxiv.org/pdf/2203.15068.pdf 研究人员在两个约会app的人脸验证系统中黑盒测试了一下,轻松攻克面部验证过程,甚至在把女性人脸转换为男性之后,仍然可以通过人脸验证 与普通的身份验证不同的是,人脸验证涉及到根据人脸图像验证声明的身份,人脸和身份都是一对一的匹配,但一旦有另一张完全不同的人脸可以和你打开同一把锁,那你该如何证明「我是我」? 到了验证环节,作者先是随机挑了1000个人脸图像,找出哪些在本地测试验证通过的人脸,然后再测试使用GAN生成的图像能否再匹配成功。 下图左为作者照片,中间为验证失败的照片,右为验证成功的照片。 魔高一尺,道高一丈 如今,在人们的日常生活中,「刷脸」非常普遍,比如商铺的客流统计、无人售货柜的刷脸支付、单位门禁、家庭门锁、公交/道路的安全监控、公司人脸识别考勤、快递包裹取件、银行卡、网上支付 目前3D人脸识别功能技术可以准确分辨出照片、视频、面具和双胞胎。

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    【深度】申省梅颜水成团队获国际非受限人脸识别竞赛IJB-A冠军,主要负责人熊霖技术分享

    LFW和PubFig仅包含被拍摄者的静态图像,而YTF人脸数据则包含被拍摄者的一段视频。LFW和YTF等数据发布后,吸引了大量的学术机构和工业界团队去提升算法在这些数据集上的性能。 在论文[9]中, 作者扩展了现有的评估协议到基于模板的场景,并针对人脸识别任务设计了集(open-set)和闭集的评测协议(所谓集评测协议,就是测试图像 [probe] 可能并不在注册集 [gallery 我们采集不同表情、不同光照条件和不同面部姿态的人脸数据,除了静态图像也包含摄像头捕捉的动态视频数据。 比如,我们会遇到很多实际的问题,模型太大那就需要进行压缩,算力有限有时甚至只有CPU的资源,你的算法还能否满足性能要求,满足不了那如何去平衡,这些都是需要逐个优化的。 此外,IJB-A的人脸验证与识别挑战赛,核心目标是验证与识别,但要知道,人脸识别系统除了验证与识别,还有一个重要的模块那就是人脸检测。

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    一文了解人脸识别:从实现方法到应用场景都讲明白了

    之所以熟悉,是因为人脸识别技术在我们日常生活中应用极其广泛,例如火车站刷脸验票进站、手机人脸解锁等;之所以陌生,是因为我们可能并不了人脸识别的原理,不了人脸识别的任务目标、发展历程与趋势。 人脸识别的广义表述是:在图片或视频流中识别出人脸,并对该人脸图像进行一系列相关操作的技术。 证件验证场景 证件验证与身份认证相似,也可称为人脸验证,是判断证件中的人脸图像与被识别人的人脸是否相同的场景。在进行人脸与证件之间的对比时,往往会引入活体检测技术。 人脸检索场景 人脸检索与身份验证类似,二者的区别在于身份验证是对人脸图片“一对一”地对比,而人脸检索是对人脸图片“一对多”地对比。 例如,人脸图片的重建技术可以应用到通信工程领域,实现低比特率的图片与视频传输;基于人脸识别技术,可以实现人脸图片的合成,甚至直接将一个视频中的人脸完全替换为另外一个人的脸。

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    中科院中科奥森李子青:「AI+安防」的三个最新技术突破

    从国家研究课题来讲,我负责了十一五、十二五国家科技支撑计划和十三五公共安全重大专项的人脸识别、视频分析和视频结构化的研发工作。 2009 年我提出了人脸识别物联网/云服务的概念,把视频监控人脸识别、移动人脸识别以及浏览器网络上传的人脸识别统一到统一的框架下,由后台的服务器来提供支撑。 其他的典型产品包括授权类的自助设备和闸机通道的身份验证,现在已经在应用,未来会更加广泛。上周在河北省发布了税务自助办理系统,我们提供了其中自助机与通道闸机的身份识别技术和整体解决方案。 所以,我们必须实现复所说的,形成应用场景的数据闭环,能够利用生产环节的大数据进行自主学习。 我们的做法是用 AlphaOne 技术,把后台大数据与核心引擎的再学习打通,实现复老师说的闭环。

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      腾讯云物联网智能视频服务(消费版)(IoT Video(Consumer Version))为客户提供视频连接、存储和智能应用服务,安全高效。客户可简单快速地实现设备接入、宽带传输、云端存储、远程观看等一站式视频场景能力,并提供丰富的 AI 算法模型实现具体场景的智能解析及应用,实现云边协同智能应用。

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