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人脸识别安全识别系统

人脸识别安全识别系统对于高危自然环境的工作中,对工作人员及是否佩戴安全帽开展全自动监管,工作人员超出规范化管理中要求的限制,系统会全自动警报。人工智能算法盒子可以在风险地区和关键监管地区开展识别。 当有工作人员进到风险地区和关键监管地区时,监控中心会自行传出报警,提示安全性工作人员立即前去相对安全的地区开展作业。人脸识别安全识别系统根据图象识别技术识别作业人员的安全帽的配戴状况。 工作人员的各种姿势和视角有很高的识别精确性。减少施工工地工作人员的管理成本,提高效率。人脸识别安全识别系统主要包含人脸识别、身份认证和人体认证;依据脸部特点测算二张脸的相似度,并全自动识别

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保障人脸安全!顶象发布《人脸识别安全白皮书》

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 顶象最新发布的《人脸识别安全白皮书》显示,当前阶段人脸风险主要集中在人脸信息泄露、人脸识别算法不精准和人脸识别系统不安全等三个方面。人脸信息泄露。 保障人脸安全,需要在三方面入手基于人脸安全现状,《人脸识别安全白皮书》建议在保障人脸信息安全、增强人脸识别精准度、保障人脸识别系统安全三方面入手。保障人脸信息安全人脸识别系统安全的能力要求及解决方案基于人脸识别特殊性及风险现状,《人脸识别安全白皮书》认为,要保障人脸识别系统安全需要具有四方面能力:拥有基于设备指纹、操作行为、AI策略模型的应用端、智能设备层面的安全感知的能力

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    基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

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    未戴安全人脸识别系统

    未戴安全人脸识别系统不仅可以对未佩戴安全帽的行为进行识别,还可以对人脸进行识别抓拍,可以充分满足日益增长的客户需求。    然而,长期以来,我国的施工区作业人员普片存在综合素质偏低、安全意识不强的问题,尤其缺乏基础防护设施安全帽的佩戴意识,大大增加了作业风险。 随着现代科学技术的发展,视频监控的应用范围越来越广,各级施工安全监管部门对作业人员的要求逐步提高,为了满足施工单位日益增长的安全需求,也为了满足用户在自身体验后的切身需求。 未戴安全人脸识别系统应运而生,不仅可以对未佩戴安全帽的行为进行告警,还可以对未佩戴安全帽的人脸进行识别、抓拍,方便管理人员对未按要求佩戴安全帽的工作人员进行管理。                          (3)在监控中心可以根据电子地图快速的定位到现场监控点,同时在地图上可以直接打开叠加的摄像机图标,进行实时监控画面播放,直观的操作方式,降低了监控人员的工作强度。

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    BVS未戴安全人脸识别抓拍系统

    BVS未戴安全人脸识别抓拍系统很好地解决了这个难题,对不按要求佩戴安全帽的识别率达到96%以上,还可以对未佩戴安全帽的工人进行人脸抓拍,足以对违规行为形成震慑,为现场工作人员竖起一道安全的防火墙,让施工现场与安全生产联姻 为积极响应国家号召,面对建筑、电力、矿山、石化、工地、冶金等行业施工人员复杂,工程工期紧,作业环境差,施工过程危险源多,作业人员的安全意识偏底等一系列问题,倍特威视推出:   BVS未戴安全人脸识别抓拍系统能最大程度保证验证结果的精准度 ,对安全生产区域内部员工通行安全性及提高效率有很大帮助,不仅可以提高施工场地安全管理质量水平,还可以大大减轻安全管理人员的工作量。 BVS未戴安全人脸识别抓拍系统可以对工人进出是否佩戴安全帽进行管理,还在原有的基础上加上了人脸抓拍功能,不仅可以检测出未佩戴安全帽,还可以对未佩戴安全帽的人进行人脸抓拍,既提高了工作效率,又方便事后查证是谁未佩戴安全帽 BVS未戴安全人脸识别抓拍系统在安全生产中起到至关重要的作用。7×24小时检测并督促员工佩戴安全帽,可提高工人的安全意识,减少安全事故发生。

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    人脸识别 | 基于深度学习以人类为中心的图像理解

    今天和大家说的是关于人脸识别及人类部件解析。下面先给大家展示下具体背景及效果图,然后我们开始展开讲解。 ? ? ? ? Towards Pose Invariant FaceRecognition in the Wild 在人脸识别中,影响准确率的一个比较重要的因素是姿态的多样性。 放眼目前的人脸识别技术,有两种方法为主流方向,一种是直接提取不同姿态的人脸特征,另一种就是再提取特征之前,现将人脸摆正。 本文方法可以将两种方法联合起来使用,最终二者相互影响,实现准确率的提升。 提出了一种Pose Invariant Model (PIM)的方法来识别自然场景的人脸。 Face 验证和识别:无约束(如姿态、年龄、化妆、表情、模糊等)/大规模/低命中人脸识别 视频监视、安全场景(例如,防、活性检测等)、Mobile、人机交互分析与多人分析:自上而下、多任务学习方法OE-

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    人脸识别有什么作用?安全性怎么样

    人脸识别在我们的日常生活之中非常常见,手机解锁需要通过人脸识别,进入学校图书馆、宿舍门禁也需要人脸识别,在付款的时候同样可以利用人脸识别进行线上支付。 人脸识别方便了大家的生活,也让很多人在出门的时候甚至连手机都不用带,只需要靠着一张脸就可以轻松完成“衣食住行”,造就出真正的“靠脸的社会”。那么人脸识别究竟有什么作用呢?它背后的安全性又是如何的呢? image.png 一、人脸识别作用 人脸识别从广泛意义上来说有三个作用:一是提升安全性,通过人脸识别自动开启门禁,使得部分不允许进入公共区域的人无法通过其他方法混入,从而提升区域的安全性;二是提升便捷性 二、人脸识别安全人脸识别安全性能是很有保障的。 同时,人脸识别需要识别整个人脸的五官构造和骨架构造,所以即便是他人拿着手机对准大家的脸,只要眼睛没有睁开或者是捂住半边脸,也同样是无法解锁的,充分保障了大家的隐私安全

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    对抗人脸识别的一个新方法:隐藏身份、随机

    AI 科技评论按:人脸识别技术已经进入了大规模应用,个人数据的隐私问题也得到越来越多关注,针对隐私保护、躲避和攻击人脸识别系统的研究也陆续出现。 这其中,有篡改输入人脸识别系统的图像,让它无法识别图中存在人脸的,比如多伦多大学的《Adversarial Attacks on Face Detectors using Neural Net based 隐藏身份的「脸」 近日又出现了一篇新的论文,来自挪威科技大学的《DeepPrivacy: A Generative Adversarial Network for Face Anonymization ,但完全无法识别出原来的人脸身份,也就是「换了一张脸」。 根据作者们的测试,经过他们的模型匿名化的人脸仍然保持了接近于原图的人脸识别性,普通的人脸识别模型对于匿名化后的图像,识别人脸的平均准确率只相对下降了 0.7%。

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    优Tech分享|基于数据安全保护的人脸识别方法

    人脸识别技术给我们的生活制造了许多便利,但与此同时,也给我们带来了诸多安全挑战。 人脸数据作为个人信息的重要载体,“如何在人脸识别技术落地的过程中,安全有效地保护数据安全”成为大家需要探讨的问题。 针对人脸识别训练的数据安全问题,腾讯优图实验室研发了一种基于联邦学习的人脸识别训练框架,通过引入局部联邦动量和联邦验证,可以有效提升联邦范式下的人脸识别效果,不仅能够解决数据孤岛问题,同时还具有模型质量无损 近日,腾讯优图实验室优Tech分享系列以「基于数据安全保护的人脸识别方法」为主题,分别从人脸识别数据安全背景、人脸识别技术介绍、基于联邦学习的人脸识别训练等角度,进行了详细讲解。 01 人脸识别数据安全背景 近年来关于“人脸数据泄露事件”偶有发生,相关事件引起了社会大众的广泛关注,也推动了相关法律法规的完善和落地。   02 人脸识别技术介绍  人脸识别技术流程 人脸识别应用通常由如下几个流程组成,输入一张图片后,首先会经过人脸检测、人脸配准、人脸活体、人脸识别提特征四个步骤,然后再去做1v1以及1vN的比对。

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    AI安全识别人脸识别智能分析网关在EasyCVR配置告警信息推送

    智能分析网关是TSINGSEE青犀视频研发的智能硬件设备,部署了全新嵌入式多算法框架软件,可支持AI视频智能分析功能,包括人脸识别、车辆检测及识别、烟火识别、物体识别、行为识别、轨迹跟踪等,在视频监控场景中具有重要的应用意义 近期我们对智能分析网关新增了烟火识别、车辆识别、车牌识别以及烟火告警、车辆违停告警等功能。今天和大家分享一下,如何在EasyCVR平台配置告警信息的推送。 EasyCVR;图片2)打开分析推送,并填写上级EasyCVR的推送地址;图片3)当抓拍到告警数据时,在EasyCVR中就可以看到智能分析网关推送的告警信息了;图片智能分析网关设备能提供多算法接入能力,实现毫秒级识别

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    《白皮书》:专为人脸识别定制的安全解决方案

    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。 保障人脸安全需具备四重能力基于人脸安全风险及应用需求,《人脸识别安全白皮书》认为,要保障人脸识别系统安全需要需要有设备层面的安全感知能力、设备威胁的即时处置能力、闭环的防御处置流程能力和需要满足监管合规的能力 专为人脸识别定制的安全解决方案《人脸识别安全白皮书》同时展示了专业人脸识别系统安全的解决方案——顶象业务安全感知防御平台。 顶象《人脸识别安全白皮书》共有8章73节。 系统对人脸识别组成、人脸识别的潜在风险隐患、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。

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    人脸检测识别助力各种活动活动安全举办(附源代码)

    2  背景 作为许多人脸相关系统的基石,人脸检测一直吸引着长期的研究关注。 它在以人为中心的重识别,人工分析中有广泛的应用。 由于一个原因,图像增强的目的是提高整个图像的视觉/感知质量,而这与人脸检测的目标并不完全一致。例如,增强有噪声图像的平滑操作可能会破坏对检测至关重要的特征可识别性。 计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域,主要致力于人脸检测、人脸识别,多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架,我们这次改革不同点就是,我们要着重”研究“。 Sparse R-CNN:稀疏框架,端到端的目标检测(附源码) 利用TRansformer进行端到端的目标检测及跟踪(附源代码) 细粒度特征提取和定位用于目标检测(附论文下载) 特别小的目标检测识别 ) 目标检测 | 基于统计自适应线性回归的目标尺寸预测 目标检测干货 | 多级特征重复使用大幅度提升检测精度(文末附论文下载) SSD7-FFAM | 对嵌入式友好的目标检测网络,为幼儿园儿童的安全保驾护航

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    古有照妖镜,今有识别机,微软 CVPR 2020力作,让伪造人脸无处遁形

    毕竟,大多数操作脸的方法,都是将生成的图片和已有的图片结合。 这也就是说Face X-Ray不光能判断是否是合成图片,还能指出哪个地方是合成的,即兼备识别+解释两种功能。 ? 此算法与市面上一些二分类脸检测相比,Face X-Ray更能有效地识别出未被发现的脸图像,并能可靠地预测混合区域。 ? 而另外两个检测器由 Jigsaw 自己的团队开发,其中一个旨在识别deepfake,也就是这两年引起热议的AI 脸,该检测器使用机器学习区分真人图像和 StyleGAN 技术生成的 deepfake。 总的来说,Face X-Ray不需要依赖于与特定人脸操作技术相关的伪影知识,并且支持它的算法可以在不使用任何方法生成假图像的情况下进行训练。 问:Face X-Ray能够识别用修图工具修改的人脸照片? 答:Face X-Ray的工作重点不是判断是否为原图,而是在“真”与“假”之间衡量,毕竟假视频、图片对社会的负面影响较大。

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    互联网和大数据推动人工智能发展 “AI+X”将实现人工智能生活化

    如何为乘客提高用户体验,通过技术的升级从而提供更安全、便捷的服务一直是Uber所不断追求的。而在用户为中心的体验和共享经济时代中,这种技术升级有着广泛的需求。 Uber采用旷视(Face++)提供的互联网身份验证服务FaceID产品对注册司机身份进行审验,除了准确识别对比真人和证件之外,目前Uber还在测试每次上线前根据账户安全性在司机端添加人脸识别步骤以保证本人驾驶 从另一角度来看,除了提高安全保障,人脸识别技术的运用能够使Uber获得所有注册司机的真实有效信息,来构建用户大数据中心并为平台的管理和决策提供必要的帮助。 然而移动支付的安全问题也相应而生,验证码、数字证书、短信校验、或者介质盾牌都有被盗取、丢失的风险,而人脸是用户独特且无时无刻可取的人体密码,面部的特征值相比指纹更复杂也更难以破解,因此人脸识别在移动支付安全和授权中的应用具有很大的潜力 2015年,支付宝与旷视科技(Face++)达成合作,陆续在实名认证、重置密码、手机、风险支付校验等功能中引入人脸识别,用户不必再上传身份证照片或记住复杂的密码,刷下脸即可完成操作。

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    荐读|大数据推动人工智能发展 AI+X将实现人工智能生活化

    如何为乘客提高用户体验,通过技术的升级从而提供更安全、便捷的服务一直是Uber所不断追求的。而在用户为中心的体验和共享经济时代中,这种技术升级有着广泛的需求。 Uber采用旷视(Face++)提供的互联网身份验证服务FaceID产品对注册司机身份进行审验,除了准确识别对比真人和证件之外,目前Uber还在测试每次上线前根据账户安全性在司机端添加人脸识别步骤以保证本人驾驶 从另一角度来看,除了提高安全保障,人脸识别技术的运用能够使Uber获得所有注册司机的真实有效信息,来构建用户大数据中心并为平台的管理和决策提供必要的帮助。 然而移动支付的安全问题也相应而生,验证码、数字证书、短信校验、或者介质盾牌都有被盗取、丢失的风险,而人脸是用户独特且无时无刻可取的人体密码,面部的特征值相比指纹更复杂也更难以破解,因此人脸识别在移动支付安全和授权中的应用具有很大的潜力 2015年,支付宝与旷视科技(Face++)达成合作,陆续在实名认证、重置密码、手机、风险支付校验等功能中引入人脸识别,用户不必再上传身份证照片或记住复杂的密码,刷下脸即可完成操作。

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    在windows10机器上安装部署人脸识别安全识别项目笔记

    在windows10机器上安装部署人脸识别/安全识别<项目笔记 CPU版本安装 1.Anaconda的安装配置 从官网https://www.anaconda.com/download/(但是官网上已经难找到

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