增强版人脸核身服务在基础版人脸核身的基础上，通过设备安全增强、活体安全增强、智能分级认证增强，全面升级核身安全能力，能够在刷脸核身的同时实时检测当前设备的风险；根据风险等级智能选择认证方式，有效拦截多种类型的刷脸攻击，针对通过摄像头劫持、恶意注入等攻击方式，拦截准确率可达到99.9%。产品适用于金融、保险、电商、直播、社交等行业的实名注册、密码修改、交易提现场景。
二：让百度去收录 网站体检_网站安全检测_站长工具_网站支持_百度搜索资源平台 (baidu.com)
概念 CSRF全称即Cross Site Request forgery，跨站点请求伪造，攻击者通过跨站点进行伪造用户的请求进行合法的非法操作，其攻击手法是通过窃取用户cookie或服务器session获取用户身份，在用户不知情的情况下在攻击者服务器模拟伪造用户真实的请求。 防御手段 既然是跨站点攻击，所以防御的手段无非是识别请求的来源是否合法。 防御的手段一般有： 1、检查referer referer是http header的请求头属性，标识了请求的来源地址，通过检查这个属性可以判断请求地址是否合法
小程序跳转的H5链接，必须是https协议，且所跳转的链接其域名服务器下必须放置校验文件（即所跳链接我们要有其服务器管理修改权限），才可在小程序中进行跳转
谷歌曾发公告表示，使用安全加密协议（HTTPS），是搜索引擎排名的一项参考因素。 所以，在域名相同情况下，HTTPS 站点比 HTTP 站点，能获得更好的排名。
笔者先前根据我国关键信息基础设施保护的相关政策、法律法规、标准规范等，从规范性角度，与各位读者分享了关键信息基础设施保护的相关内容。今天笔者从实践角度，与大家分享一下某运营者在保护关键信息基础设施方面，是如何建设网络安全保障体系的。
金融“活水”润泽千行百业，对金融客户来说，由于业务场景存在特殊性和复杂性，网络安全必然是一场“持久战”。如何在事前做好安全部署，构建威胁情报分析的防护体系至为重要，实现更为精准、高效的动态防御。
近些年，不法分子盗用他人的电话信息实施诈骗严重影响了部分人的正常生活。针对这一情况，运营商也加强了对高危电话用户进行二次实人、实名、语音认证，提醒用户使用的电话卡涉嫌法律风险并承诺合规使用；但在实际落地上也面临挑战，不仅会增加人力等成本，还很容易出错。作为一名软件开发工程师，我开始尝试和调研，希望可以通过更加智能和降本增效的方式来解决这一问题。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/115797.html原文链接：https://javaforall.cn
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？
郑厂长系列故事——体检 Time Limit: 500/200 MS (Java/Others) Memory Limit: 65535/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1097 Accepted Submission(s): 596 Problem Description 郑厂长不是正厂长 也不是副厂长 他根本就不是厂长 只是公司的一个码农 郑厂长所在的腾讯公司每一年都要组织员工体检，比如量身高体重、测血压之类
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。
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。
2015年美年大健康登陆A股并购慈铭体检成为中国专业体检第一品牌。经过十一年业务积累和多次大手笔并购之后，美年大健康成为专业体检行业龙头老大：体检中心已达到200家，2015年公司（不含慈铭）实现营业总收入21亿元，同比增长46.85%；实现净利2.6亿元，同比增长85.83%，盈利能力在专业体检行业排名第一。
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。
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。
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。
携手慈铭，健康体检领域两大龙头公司强强联合：公司通过三步来完成对慈铭体检的收购，交易价格公允；携手慈铭，实现网点互补，运营层面以期实现规模效应，经营层面以期解决同业竞争问题。
体检项目预约网站，普通用户注册登录可以网上预约体检项目，经过后台人员审核后可以去体检。用户还可以记录自己的身体指标下载体检报个，查看医嘱等。医院后台可以进行权限管理，实现多角色管理后台的其他业务等，实现右边的菜单动态变化以及其他的功能。
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。
与动态活体检测不同，静态活体检测是指判断静态图片是真实客户行为还是二次翻拍，用户不需要通过唇语或摇头眨眼等动作来识别。一般应用在防攻击不高的场景中。而动态活体检测是指通过指示用户做出指定动作动作（读数，眨眼，左右摇头等），验证用户是否为真实活体本人在执行当前的操作。
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）。
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
文章名称：A Survey of 6D Object Detection Based on 3D Models for Industrial Applications，J. Imaging | Free Full-Text | A Survey of 6D Object Detection Based on 3D Models for Industrial Applications (mdpi.com)
说到体检，大家应该都不陌生，从小到大我们经历了无数大大小小的体检；从学校的不定时体检，到升学体检，入职体检等等。
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。
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。
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。
机器之心报道 机器之心编辑部 你的人脸不会被恶意「盗刷」，也有小视科技 AI 算法的一份力。 对于很多人来说，刷脸解锁手机、进行快捷支付是每天必不可少的动作。不少银行和支付机构现在还开启了手机 APP 人脸识别认证，让以往需要前去营业网点才能申请的服务可被远程验证。但与此同时，利用图片、3D 模型等破解人脸识别的方法也越来越多，甚至还出现了 Deepfake 这种仿照他人人脸，生成特定视频的深度学习技术。 随着人脸识别破解技术的出现，人们对于活体检测需求逐渐增多，安全级别要求也愈发严格。当前，活体检测是人
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。
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。
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。
您的Unity游戏还健康吗？您的Unity游戏是不是该减肥了？是时候给您的Unity游戏做个全面体检了！ 腾讯WeTest——U3D资源优化工具，就是你的Unity私人诊所。 【体检流程】 1. 上传安装包 2. 等待结果 每次体检视安装包大小有所不同，大约在3-5分钟左右。 3. 查看报告 待任务状态变为已完成后，点击查看即可浏览报告。 没有看错，本诊所采用全自助模式，您需要做的仅仅是上传您的游戏安装包即可！ 【体检项目】 本诊所体检项目包括以下几种主要的游戏资源： 1. Mesh
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。
在刚刚结束的例行的单位体检之后，小编怀着忐忑的心情翻看了一下体检报告，相信不少的90后同伴们在面对自己的体检报告时内心也是同样的“七上八下”，毕竟25岁刚出校门没几年，“钱倒是没有赚到多少，身体倒是有了各种各样的毛病了哈？”有点扎心了，前段时间不是还能看到有不少的90后都已经开始立遗嘱了么？emmmm，今天小编就从数据分析的维度来为大家分析分析90后年轻人们的身体状况以及该如何进行养生之道？
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。
随着软件算法和物理终端的进步，人脸识别现在越来越被广泛运用到生活的方方面面，已经成为了重要的身份验证手段，但同时也存在着自身的缺陷，目前常规人脸识别技术可以精准识别目标人像特征，并迅速返回比对结果，但未加入防御照片图像等伪造人脸的技术，无法辨别实时目标人脸的真假情况，在实际身份核验场景中，容易被人脸照片、人脸视频、3D面具等攻击行为干扰，因此如何高效抵御各类欺骗行为攻击，是人脸识别技术迫切需要解决的问题。
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
机器之心原创 作者：高静宜 腾讯优图实验室成功研发光线活体技术，通过闪光模拟实现多重随机信息的编码和解码，使方法建立在密码学的坚实基础之上，是目前已知安全级别最高的技术之一。 极光守卫 Aurora Guard，这个名字听起来好似是某部好莱坞大片中惩恶扬善的超级英雄，或是科幻小说里拯救地球的未来战士。他一出场就自带舞台效果，眼里有星辰大海，身后有万丈光芒，铜墙铁骨坐镇一方，一身孤勇足以抵御八方来袭。 不过事实上，这个酷炫名字的背后并非一个有血有肉的「守护者」，而是腾讯优图实验室研发的一项新技术——光线活体，
鉴别器（discriminator）是MyBatis为我们提供的第三个级联也是最后一个。基于之前两篇级联中的场景，现增加学生们去体检，但男女体检项目不一样，我们把男女体检表做成两张表，当然我想也可以设计为一张表，只有女生的项目男生不填就行了，为了讲解鉴别器就把男女体检表分开。鉴别器的作用在这里就是根据性别的不同去不同的表里进行查询体检情况，例如是男生就在男生体检表里查询，是女生就在女生体检表里查询。 POJO类我们也分为了男生、女生，他们分别继承之前的Student类。 MaleStudent类： 1 p
首先谢谢大家对这个库的关注，前一篇博文得到了大家的 支持 和 Star，十分开心。
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。
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。
https://github.com/CoCoPIE-Pruning/CoCoPIE-ModelZoo/tree/master/YOLObile
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
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。
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