每周精选 Algorithm System Anti-Spoofing 之人脸活体检测 在小编之前的文章系列中曾介绍过的对抗样本攻击，是目前Deep Learning比较火热的一个研究方向，因为它掀起了关注深度学习在安全领域潜在问题的热潮。虽然活跃于学术界的对抗样本目前还未渗入到工业界中，anti-spoofing（反欺诈）仍一直是大家关注的焦点。人脸识别是大家最为熟悉的应用深度学习的例子，结合人脸识别技术的APP在市面上比比皆是，本文将简单介绍在人脸识别应用中的反欺诈技术——人脸活体检测。 人脸识别，
小小白承包了一块20亩的土地，依山傍水，风水不错。听朋友说去年玉米大卖，他也想尝尝甜头，也就种上了玉米。
某日下午，我（S0cket）像平时一样在慵懒的敲着代码。突然接到通知说某某医院被通报遭到了黑客攻击并挂了webshell，本来以为就是简单被挂了马，扫扫溯溯源删除掉就可以了，没想到着实被这次挂马的方式秀了一把，这让我不禁感叹还是太年轻~
Web网站通常存在文件上传（例如：图片、文档、zip压缩文件^等）只要存在上传功能，就有可能会有上传漏洞的危机。和SQL注入漏洞相比较而言，上传漏洞更加危险，因为该漏洞可以直接上传一个WebShell到服务器上。
前言 性能是我们日常生活中经常接触到的一个词语，更好的性能意味着能给我们带来更好的用户体检。比如我们在购买手机、显卡、CPU等的时候，可能会更加的关注于这样指标，所以本篇就来做一个性能评测。 性能也一直是我们开发人员一直追求的一个目标，我们在做语言选择，平台选择，架构选择的过程中都需要在性能之间做衡量。 同样性能对 .NET Core 团队来说也是至关重要的，一项新技术的诞生，除了对生产力的提高，还有技术团队对性能的追求。 今天，我们就来做一个对比测试，来看看微软的这样新技术性能到底怎么样，俗话说的好：“是
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今天为大家介绍的是来自Zilong Wu , Daniel W. Armstrong, Herman Wolosker & Yuebing Zheng团队的一篇论文。小型代谢分子的手性在控制生理过程和指示人类健康状况方面非常重要。在多种疾病中，包括癌症、肾脏和脑部疾病，生物体液和组织中手性分子的对映异构体比例会发生异常。因此，手性小分子是疾病诊断、预后、不良药物反应监测、药效学研究和个性化医疗的有前景的生物标志物。然而，由于这些小型手性分子种类繁多、浓度低，要在临床程序中实现成本效益高且可靠的分析仍然困难。
人脸识别作为一项成熟的生物识别技术，目前已广泛应用于金融、公安、社会服务、电子商务等领域。然而人脸很容易用视频或照片等进行复制，人脸活体检测是人脸识别能否有效应用的前提，目前对活体检测方法的研究有很多。大多数活体检测方法是研究性质的，它们大多基于特征提取与训练的方式，这类方法的准确性是不可控的。另一类方法是要求用户做转头、摇头、眨眼或者张嘴等动作，但是这类方法对于视频的防欺骗性不高。
在生物识别系统中，为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。一般生物特征的活体检测技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，人脸活体检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息，活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特性等。
在日常生活工作中，出现了人脸验证、人脸支付、人脸乘梯、人脸门禁等等常见的应用场景。这说明人脸识别技术已经在门禁安防、金融行业、教育医疗等领域被广泛地应用，人脸识别技术的高速发展与应用同时也出现不少质疑。其中之一就是人脸识别很容易被照片、视频、人脸模型等方式轻易蒙混，并且网络上也传出不少破解方法。针对这些问题，人脸识别技术其实也是进行了升级迭代，当前的人脸识别系统是需要具有人脸活体检测功能的。那么人脸活体检测功能到底是什么呢？
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。
目前已经有了越来越多的基于人脸识别的应用，例如我们现在应用极广的“刷脸支付”、“刷脸打卡”等。但随着技术的发展，当年很多电影中的画面慢慢变成了现实，坏人可以通过带上提前准备好的照片或者面具，甚至是一副眼镜，轻而易举的被识别成其他人，随着这种人脸伪造的风险和隐患逐日增加，人脸活体检测技术得到了越来越多的关注。
照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统，让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。在这篇 4 千多字的教程中，作者介绍了如何用 OpenCV 进行活体检测（liveness detection）。跟随作者给出的代码和讲解，你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器，用于检测伪造人脸并执行反人脸欺骗。
人脸识别成了近年火热的人工智能落地方向之一。简单地看来，人脸识别是一个验证身份的过程，所以后跟个人身份证打通也是理所应当。要判断画面上呈现的是不是一个真的人脸，途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸，光靠一个二维的模式识别，或者人脸特征点的对齐都是远远不够的，存在一定的局限性。
这样的用户可能会拿到另一个人的照片。甚至可能他们的手机上就有其他人的照片或视频，他们可以用这样的照片或视频来欺骗识别人脸的相机（就像本文开头的图片那样）。
人脸识别是一项热门的 计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对 生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。与其他生物识别技术相比较，人脸识别具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面，目前人脸识别技术已经应用到门禁考勤，访客管理，巡更、会议签到、身份核验等场所。
随着人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。目前基于动态视频人脸检测、人脸眨眼、热红外与可见光人脸关联等领先业界的人脸活体检测算法，已经取得了一定的进步。
人脸识别技术是近年来出现的一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物特征识别技术。与其他生物识别技术相比较，人脸识别具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面，目前人脸识别技术已经应用到门禁考勤，访客管理，巡更、会议签到、身份核验等场所。
基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的个人健康管理系统，包含了健康档案模块、体检档案模块、健康咨询模块，还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块，个人健康管理系统基于角色的访问控制，给普通用户、健康管理员使用，可将权限精确到按钮级别，您可以自定义角色并分配权限，系统适合设计精确的权限约束需求。
人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。目前已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域，但方便的同时也带来了一些问题，易获取，使得人脸容易被一些人用照片、视频等方式进行复制，从而达到窃取盗用信息的目的。为了保障信息安全，人脸识别技术责无旁贷，而抗攻击，是其研究中必不可少的一环，其中，人脸活体检测就是技术的核心了。
javaEE健康管理系统主要功能包括：教师登录退出、教师饮食管理、教师健康日志、体检管理等等。本系统结构如下： （1）用户模块： 实现登录功能 实现用户登录的退出 实现用户注册 （2）教师饮食管理： 根据教师的相关信息，计算其每天所需热量，给出一周的推荐菜单。 （3）教师健康日志： 用户可以记录自己健康日记，记录每一天的睡眠，饮酒，吸烟，血压，体重等情况。 （4）教师体检管理： 教师可通过该平台查询每次的体检结果，显示部分项目随时间变化的曲线 （5）疾病预测评估： 针对糖尿病和高血压两种疾病，利用数学线性回归的方法，模拟计算出教师患病概率。
如今，人脸识别已经走进了我们生活中的方方面面，拿起手机扫脸付账，扫描人脸完成考勤，刷脸入住酒店纷纷便利了我们的生活。而人脸识别里一项必不可少的技术就是人脸活体检测，即AI不但要确定这是“你”，还需要确定这是“真实存在的、活的你”。
本文介绍物体检测技术以及解决此领域问题的几种不同方法，带你深入研究在Python中如何构建我们自己的对象检测系统。
本文适合刚入门物体检测的人群学习，不涉及公式推理。 目录 *摘要 *相关物体检测数据集介绍 *现有的主流物体检测算法 *物体检测的难点与挑战 *相关术语介绍 *物体检测的传统算法概述 *基于深度学习的物体检测算法 R-CNN Fast-RCNN Faster-RCNN YOLO *物体检测动手实践 *参考文献 摘要 相比于图像分类，图像中物体检测是计算机视觉中一个更加复杂的问题，因为图像分类只需要判断出图像属于哪一类就行，而在物体检测中，图像里可能有多个物体，我们需要对所有
今年受疫情影响，国内大大小小的各个企业都将远程办公当做复工复产的手段，而相应的业务和数据也都从线下机房搬到了云上。为了不让远程办公变成远程罢工，“如何快速适应云环境并给出相应的安全解决方案”成为了所有安全运营工程师都需要面对的一个命题。
计算机视觉领域一定要做物体检测！ 从研究角度来看，物体检测是计算机视觉的根本问题之一，是很多高层视觉任务（如：图像分类、行人再辨识和目标跟踪）的基础。并且，现在国内外很多研究团队在对物体检测做深入的研究，近些年物体检测论文发表数量也呈逐年递增的趋势。 从应用角度来看，物体检测已经表广泛应用在我们的日常生活中，如人脸解锁、美颜相机、视频监控、淘宝拍立淘、百度识图等。 随着研究的深入以及广泛的落地应用，很多企业在招聘中对该领域人才要求越来越多，同时对物体检测技术的要求也越来越高。 调试代码仅是实现算法的手段
生物识别技术在验证过程中出现的漏洞可能会让不法分子破解各种人脸识别应用，包括苹果的 Face ID。
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。
AI 科技评论按：本文来自著名的计算机视觉教学网站「pyimagesearch」，文章作者为 Adrian Rosebrock。在本文中，Adrian 将就「如何鉴别图像/视频中的真实人脸和伪造人脸」这一问题进行深入的分析，并介绍使用基于 OpenCV 的模型进行活体检测的具体方法。雷锋网 AI 科技评论编译如下。
无人机在工业、农业、军事及消费级市场均有如土地测绘、巡检监测、物资配送、灾后救援等重要作用。其中，实现高精度且高能效物体检测是开展所有无人机任务的基本要素，也是本领域急需提高的方向。由于航拍数据集（无人机视角）的缺失，进一步提升无人机物体检测系统变得更加困难。
摘 要 在过去的三年中，Pinterest 已经针对几款视觉搜索和推荐服务做出了相关的实验，其中就包括 Related Pins (2014)、Similar Looks (2015)、Flashlight (2016)以及 Lens (2017)。本论文旨在对上述几款服务背后的视觉发现引擎做出简要的概述，同时对技术决策和产品决策背后的理论做出分析, 如物体检测和交互式用户界面的使用。最终我们得出以下结论：视觉发现引擎极大地提升了搜索和推荐任务的互动性。 关键词： 视觉搜索、推荐系统、卷积特征、物体检测 介
在一些业务需要中，需要识别场景中的用户是否为"真人"，因此需要活体检测技术，这篇文章将针对当前行业中的活体检测技术进行总结。
跨媒体检索（Cross-media Retrieval）是指用户给定任意一种媒体类型数据作为查询样例，系统检索得到与查询样例相关的各种媒体数据。如图 1 所示，当用户给定一张灰背鸥（Slaty-backed Gull）的图像作为查询样例，检索结果包含了图像、文本、视频和音频 4 种媒体数据。现有跨媒体检索研究一般聚焦在粗粒度跨媒体检索（Coarse-grained Cross-media Retrieval），只是将灰背鸥的图像作为鸟的图像进行分析检索，因此检索结果中会包含各种相似鸟类的媒体数据（如灰翅鸥、银鸥、加州海鸥等），而不是灰背鸥的图像、文本、视频和音频数据，如图 1(a) 所示。为了克服上述问题，本文提出了细粒度跨媒体检索（Fine-grained Cross-media Retrieval），即用户给定任意一种媒体类型数据作为查询样例，系统检索得到与查询样例细粒度类别相同的各种媒体数据，如图 1(b) 所示，检索得到灰背鸥的图像、文本、视频和音频数据。
著名人工智能公司Clarifai近日推出了识别成人内容的模型和API NSFW，该模型能够很准确地识别含有裸体和半裸的图片和视频，在Clarifai的这篇博文中，作者用裸体检测问题来展示训练现代版的卷积神经网络模型 (convnets) 与过去的研究有何区别。 上周，我们在Clarifai上正式公布了 Not Safe for Work (NSFW) 成人内容识别模型。本周，我们一位数据科学家将带你探索计算机是如何学会分辨裸体人物的。 警告声明：本文内含有用于科研用途的裸体图片。如果你未满十八周岁或者不宜浏
摘 要：本文针对物体检测中的环境变化多样、物体尺度变化不一、搜索空间巨大等挑战性问题，围绕特征构建、模型优化和应用等方面进行研究。针对物体检测中的多尺度特征融合问题，提出针对物体检测的神经网络特征融合方法HyperNet；进一步提出了逆向连接的特征金字塔物体检测方法，将不同尺度的物体分配不同层次的特征，该方法大大减少了多尺度物体检测的难度；提出了无需候选窗的物体检测模型FoveaBox，摒弃了传统依赖候选窗扫描的过程。本文提出的系列方法已经在检测、分割、姿态估计等方面成功得到拓展。
当下正值新冠肺炎（COVID-19）肆虐全球之际，戴口罩成为了全民阻断病毒传播的最佳方式。然而在人脸部分遮挡或恶劣光照条件下，用户人脸识别或人脸认证的合法访问常常提示活体检测失败，甚至根本检测不到人脸。这是由于目前基于RGB等2D空间的主流活体检测方案未考虑光照、遮挡等干扰因素对于检测的影响，而且存在计算量大的缺点。而数迹智能团队研发的3D SmartToF活体检测方案则可以有效解决此问题。那么什么是活体检测？什么又是3D活体检测？以及怎么实现恶劣环境（如人脸遮挡、恶劣光照等）与人脸多姿态变化（如侧脸、表情等）应用场景下的活体检测呢？本文将会围绕这些问题，介绍数迹智能的最新成果——基于ToF的3D活体检测算法。
MSRA 视觉组 作者：胡瀚、顾家远、张拯、代季峰、危夷晨 现有的物体检测算法均采用单独识别物体的方式，而没有利用物体之间的相互关系。近日，来自微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们提出了物体关系模块（object relation module）。该模块通过建模物体间外观和几何的交互信息来首次实现了所有物体的联合推理学习。该模块可以用于提高物体识别的精度，也可以替代通常使用的非极大抑制（non-maximum suppression）后处理方法。在现今最好的物体检测框架下，利用该模块实现了首个完全端到端的物体
目录： NDK的检测点 1.检测Xposed框架 2.检测是否ROOT 3.检测Magisk Manager工具
“从你是来找茬的，变成有你真好”，这是最近云大分享的一句话，个人非常认可。大家对测试人员的认可度，大概可以分为三个小阶段。笔者的看法如下。
本篇针对目前信安标委《基于可信环境的远程人脸识别认证系统技术要求》标准规范征集意见稿进行学习！
在医疗制药行业，由于涉及到众多有毒化学品，如甲醇、乙醇和TVOC等，有毒气体检测仪的安装和使用变得至关重要。这些气体检测仪可以实时监控生产应用过程中可能出现的有毒有害泄漏和超标情况。
雷锋网 AI 科技评论按：本文作者 Priyanka Kochhar 从事数据科学十多年，现在在运营一家深度学习咨询公司，她曾帮助多家创业公司完成人工智能解决方案的计划和部署，如果有兴趣与她合作，请联系 priya.toronto3@gmail.com。 最近，TensorFlow 的「物体检测 API」有了一个新功能，它能根据目标对象的像素位置来确定该对象的像素。换句话来说，TensorFlow 的物体检测从原来的图像级别成功上升到了像素级别。 使用 TensorFlow 的「物体检测 API」图片中的物
近期，随着特斯拉等一众智能车厂发力，智能驾驶已成为消费者在选购车型中重要的考量维度。在智能驾驶技术研发中，受到关注度最高的是远场感知系统，非常容易获取到相关的技术资料。相对而言，近场感知受到的关注少很多，但是技术复杂度并没有因此降低，尤其是在泊车场景，近场感知能力尤为重要。缘于此，笔者近期会分享关于环视近场感知技术的系列工作，希望对该领域的技术同僚有所帮助。
雷锋网 AI 科技评论按：本文作者 Priyanka Kochhar 从事数据科学十多年，现在在运营一家深度学习咨询公司，她曾帮助多家创业公司完成人工智能解决方案的计划和部署，如果有兴趣与她合作，请联系 priya.toronto3@gmail.com。
相信大家对人脸身份认证已经司空见惯了，比如生活中的人脸支付、身份校验、金融认证等等，但是人脸识别技术面临着多种欺诈手段，如照片、换脸、面具等。如果被恶意复制，将会给个人、集体或者社会带来很大的麻烦和威胁。
AI 研习社按：近日，谷歌在其“谷歌开源”博客（Google Open Source ）中发表一篇名为《Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API》的文章，文中指出虽然谷歌的物体检测，图像识别机器学习系统很先进，但仍面临着很多挑战，比如如何提高识别精度。为此，谷歌将其物体检测系统代码开源，希望更多爱好者参与进来，共同推动研究领域的发展。我们对原文做了不改动愿意的整理和编译： 在谷歌，有为计算
【新智元导读】在谷歌研究院工作是一种怎样的体验？新智元近日专访了谷歌研究员朱梦龙，他作为谷歌团队G-RMI的核心成员，从去年9月开始一直盘踞在COCO的物体检测榜首。此外，他作为团队核心成员发布的最新研究MobileNet，通过分解降维卷积层，以及早期采用stride 2等，把计算量压缩至VGG的1/30，让终端模型的图像检测达到VGG的效果。谈到在谷歌研究院的体验，他认为就像在读PhD，跟一群天才（包括曾经在谷歌的贾扬清）一起讨论有趣的想法，以及做有意思的项目；不同的是，这些项目还能在现实中被广泛应用。
** 医院是一所科室齐全、技术全面、专业特色鲜明，集医、教、研为一体的综合性医院。积木报表目前运用在医院的体检系统中，实现了报告打印，如：个人报告、团队报告、入职体检、费用统计、医生工作量统计等等。 1.个人体检报告 效果展示 [up-a4bf1bcd1d9176a598fd6c29135fe2e0abb.gif] 报告设计 [up-b5f88646aa61f424122fe282caadde7ac51.png] 2.职 业 健 康 检 查 表 效果展示 [up-60a313e935dc560f15859e
在如何保障系统的稳定运行中，监控报警可谓重中之重，没有监控报警的系统，就等同于没皮肤的人类一样，弱不禁风。举个最简单的例子，如果能够在第一时间发现得了癌症，甚至在萌芽阶段就检查出来，那致死率的概率可以下降非常多，但是如果等身体反应出来的时候，那大概率是到了晚期，基本没治了。
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