你的新手机不错，借我刷一下脸？ 人脸识别技术在智能手机上已经是标配，今天的我们刷脸解锁、刷脸支付就像吃饭喝水一样自然，以至于疫情期间戴口罩无法解锁手机时，我们会感到很不习惯。 在享受便利的同时，却鲜有用户去关心安全问题。虽然手机厂商往往会在发布手机的时候宣称「破解人脸识别的几率低至百万分之一」，但双胞胎解锁对方手机的事情仍然偶尔会上新闻。 最近一段时间，来自清华的 RealAI（瑞莱智慧）向我们展示了一项更为简单的攻击技术…… 在一副眼镜的攻击下，19 款使用 2D 人脸识别的国产安卓手机无一幸免，全部被快速破解。 具体来说，RealAI 团队选取了 20 款手机做了攻击测试，覆盖不同价位的低端机与旗舰机。
【新智元导读】The Inquirer网站称，苹果iOS 12系统将支持横向Face ID解锁，而2018年秋季新品发布会发布的三款iPhone手机，也都将支持Face ID解锁。苹果引领了3D视觉+AI的潮流，旷视对标苹果，整合技术、构建完整产业链，发布“软硬一体”的移动端3D感知全栈解决方案。
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”：
在IFAA的“加持”下，不只是iPhone，也不只是安卓一线厂商，所有的手机厂商都将可以“按需刷脸”，且“丰俭由人”。
在OPPO和华为先后发布搭载IFAA“3D安全人脸方案”的新机型后，一条在安卓机上实现刷脸支付的“快速通道”便被成功打通了。
今年 11 月，来自纽约大学的研究人员提出了一种可以生成「万能指纹」的神经网络模型 MasterPrints，攻击手机指纹解锁的成功率最高可达 78%。而最近，福布斯的记者们决定使用 3D 打印技术攻击手机的人脸识别功能，在一通测试之后，他们发现石膏「人脸」竟可以破解四种流行旗舰手机的 AI 人脸识别解锁功能，而 iPhone X 不为所动。
但现在，RealAI团队有了一个办法，只需一副定制的“眼镜”，就可以秒秒钟破解手机的面部识别系统。
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
在2018世界移动大会6月27日会议中，IFAA联盟（互联网金融身份认证联盟）理事长冯春培在主题演讲中发布了“本地人脸识别安全解决方案”。
搭载人脸识别黑科技“O-Face”的OPPO Find X，终于在北京和它的粉丝见面了。
Root，对于任何手机发烧友、玩机客、从事移动设备研发的人员来说，并不陌生，它代表绝大部分移动设备的使用者能够掌握到的最高权限。
就在昨天(8月8日)，旷视发起了一场“3D视觉产业先锋研讨会”，并正式对外推出了“软硬一体”的移动端3D感知全栈解决方案。
虽然 Android 12 对该平台来说是开创性的，但我认为 Android 13 将走安全路线。开发人员和设计师团队将花费大量精力改进 Material You，不仅要修复错误，还要改进它以获得更高的稳定性和性能。升级后的 UI 外观和性能将比以往更好。
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。
AI 科技评论按：有「工业界黄金标准」之称的美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）最近公布了全球人脸识别算法测试（FRVT）结果 FRVT 2018，目前全球工业界最好水平的人脸识别技术，在百万分之一误报下的准确率达到 99.3％，千万分之一误报下的准确率已经接近 99%。
昨日，谷歌发表一篇博文称，在能制定出相关政策以阻止面部识别技术被滥用之前，它们将暂不出售采用这种技术的产品。
刚刚，清华大学的一条重大发现，利用人脸识别技术的漏洞，“ 15分钟解锁19个陌生智能国产手机 ”的事件，引发无数网友关注。
雷锋网按：本文根据涂图CTO在七牛云架构师沙龙上的演讲整理，本篇主要谈谈人脸识别技术的原理与具体实践的一些问题，作者授权发布雷锋网。 在上篇文章的最后，我们提到了美颜2.0最关键的技术——人脸识别。这是项复杂但又非常热门的技术，我们将在这篇文章中聊一聊图像识别技术。 一、如何让机器看懂世界？ 这里我们来简单聊聊机器学习与深度学习。 近段时间，机器学习、深度学习的概念非常火，尤其是今年 AlphaGo 击败了韩国棋手这件事，引起了世界的轰动。机器学习和深度学习这两个概念，比较容易混淆，以至于很多媒体在写报道时
比如中国第一批人工智能专业毕业生，毕业于西安电子科技大学的马原和他创立的澎思科技。
我们开锁的方式有很多，过去我们用的还是实体锁，需要用钥匙或者密码才能打开。但是这就存在一个问题，如果我们丢了钥匙或者忘记了密码就会带来很大的困扰，有时候不得不重新换一把锁。像笔者这样的马大哈就深受找不找钥匙或者忘记密码的毒害，不得不每天出门都思索一下今天是否带了钥匙。
李根 发自 融科资讯 量子位 报道 | 公众号 QbitAI △ 小米911发布会 雷军说，这是小米年度最重要的发布会。 9月11日，苹果新一代iPhone发布的前47个小时，小米在北京发布了是那款
(附应用下载链接)https://download.csdn.net/download/zhangrelay/10854427
如今，人脸识别已经进入我们生活中的方方面面：拿起手机扫脸付账、完成考勤、入住酒店等，极大地便利了我们的生活。
iPhone X的前置原深感相机由红外镜头、泛光感应元件、距离传感器、环境光传感器、扬声器、麦克风、700万像素摄像头、点阵投影器组成。通过结构光技术，可以获取场景中物体距离摄像头的距离，用于人脸识别、动画表情等。该技术安全性高，可识别出普通RGB相机难以处理的攻击，也可以用于人脸活体检测。苹果将其用于Face ID，并衍生出艺术自拍、人像光效、动画表情等玩法。该技术还可用于三维建模、自然人机交互、AR/VR、自动驾驶等领域。
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。
因为智能AI语音助手“小欧”的语音唤醒、解锁功能，用户花了5000元买了一部OPPO的手机。这事没让用户感到兴奋，反而有点恐慌。
You’ll never find us. But victim or perpetrator, if your number is up, we’ll find you. 你永远找不到我们。但无论是受害人还是行凶者，只要你的号码被列出来，我们就会找到你。 引子 4 月春光明媚，下班去公交车站的路上，笔者的同事掏出了口罩，把脸捂得严严实实。 ——过敏了？ ——不是。 说话间，他指了指面前的红灯，还有一位正在闯红灯的大妈。随后跟我说，最近上海越来越多不守规则闯红灯的行人都收到了上海交警的短信提醒，提示号主某年
酒桌上，同学们听说我现在“搞AI”了，纷纷表示不明觉厉。这时我们班的“杠精”同学提了一个问题：“大哥，你搞AI，那搞他有啥用呢？现在从网络上看到的人工智能都不接地气，你们做这行怎么养活自己呀？”
想起以前玩过的kivy技术，kivy[1]是一个跨平台的UI框架。当然对我们最有用的是，kivy可以把python代码打包成安卓App。但是由于安卓打包的工具链很长，包括android sdk打包java代码、ndk编译python、 编译各种python依赖包，经常花一整天从入门到放弃。这次使出认真研究的心态，终于找到一个解决方案，于是有了这篇文章：
各位刷抖音的伙伴们，不知道你们有木有这种感觉，就是现在广告视频、电商视频的推荐比例越来越大的，号称最智能的推荐算法也是禁不住金钱的诱惑。不过这是可以理解，毕竟字节花钱做平台、加上服务器运营成本，不能光谈感情就能解决的。
昨天，雷锋网AI掘金志其中的一个安防社群因为一个话题引发了不小的争论：“AI产品能否高效地实时识别出戴口罩的人是谁？”
还记得小学生用一张照片搞定蜂巢人脸识别的故事吗？人脸识别有时候很聪明，有时候又很笨，分不清活人跟仿造物的区别，如今，有一项技术能够刚子皮肤，甚至还能识别皮肤下的血液，这或许可以解决这一难题。
作者：闻菲 【新智元导读】1月23日，依图宣布在新加坡设立首个海外办事处，联合创始人林晨曦接受新智元采访，分享了做安防做到国内“绝对No.1”的依图商业化、人才和进军海外市场的思考。林晨曦认为，AI应该与行业结合，做重做深，与其追求千人千面的解决方案，不如深刻思考，找到共通的痛点，正确理解问题。林晨曦还表示依图会进军语音和NLP，在这个领域也做到超越人类水平。 想象你站在列车的站台上，听着远处传来隆隆的声响，你知道列车要来了但还没有来，你听声音觉得列车还很远，但一旦列车到达，稍不注意错过上车的时机，列车就会
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。
昨天，这家专注于AI安防的公司宣布，完成1.5亿人民币的A轮融资，领投方为360和富士康等产业基金。
今天，也就是 2017 年 9 月 11 日，小米发布了两款手机产品 Note 3 和 MIX 2， 其中，Note 3推出了一项新功能，人脸解锁。 以后，请忘掉密码，忘掉指纹，欢迎走进看脸的时代。 首先，来看看小米 MIX 2 和 Note 3： 小米 Note 3 其实就是大屏版的小米 6，屏幕尺寸升级为 5.5 英寸，处理器则降级为高通骁龙 660 。后置摄像头的配置与小米 6 相同，依旧是 1200 万像素的广角镜头 + 1200 万像素的长焦镜头，前置摄像头则升级到了 1600 万像素，2μm
聊聊深度摄像头在智能手机上的应用。 最近镁客君听闻iPhone 8的现场预售有点凄凉，估摸着土豪果粉们都在等着搭载Face ID的iPhone X。 iPhone X可以说是苹果这几年在外型上和技术上
近年来，随着深度学习等技术的不断突破，生物识别技术发展迅速，如人脸识别、指纹识别、声纹识别及虹膜识别等，应用领域也较为广泛。作为新兴的生物特征识别技术——步态识别，也正逐渐走进人们的视野。
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。
在苹果iPhone X的Face ID带动下，基于深度传感器获取深度信息的传感器厂商正在迎来发展的黄金时间。 近几年，在机器视觉领域内，一直出现大公司并购、整合小的技术公司的情况，镁客君此前做过一张表格，统计了像苹果、Facebook、微软等大公司收购或者投资的三维视觉技术公司： Markets and Markets的一份报告也显示，预计到2020年全球机器视觉市场规模将达到125亿美元。麦姆斯咨询也显示，预计2016~2022年间3D传感器市场规模的复合年增长率为26.5%，2022年将达到54.6亿美
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 机器视觉（CV）领域哪国强？答案已然不言自明。 要资本有资本，要技术实力有技术实力，中国正成为全球CV领域的领头羊。 近日，中国CV企业又在IARPA全球人脸识别挑战赛中斩获冠军，总部位于上海的依图科技，击败俄罗斯公司Vocord、法国知名安防大厂Morphos等，成为人脸识别算法检索准确率冠军。 11月1日，全球人脸识别挑战赛（Face Recognition Prize Challenge ，FRPC）冠军名单在全球生物识别学会年会（Biom
机器之心原创 作者：高静宜 「身份验证是整个互联网金融的基础，要做到从实名到实人，生物识别在这里起到了很重要的作用。」蚂蚁金服生物识别技术负责人、全球核身平台资深专家陈继东告诉机器之心。生物识别技术的成熟、金融支付安全性与使用体验的更高要求，正推动互联网金融公司、商业银行对生物识别认证技术的开发与应用。2015 年 3 月，阿里巴巴集团执行主席马云在德国 CeBIT 展会开幕式上发布并演示了人脸识别支付认证技术，同年年末，蚂蚁金服「刷脸」认证在支付宝和网商银行正式上线。今年 2 月 21 日，蚂蚁金服「刷
人脸识别[1]是指计算机通过基于个人的面部轮廓比较和分析模式，唯一地识别或验证人的生物测定技术。作为生物特征识别领域中一种基于生理特征的识别，人脸识别技术具以下优越性：第一、不需要人工操作，是一种非接触的识别技术；第二、快速、简便；第三、直观、准确可靠；第四、性价比高，可扩展性良好；第五、可跟踪性好；第六、具有自学习功能。
11月27日消息，全国信标委生物特征识别分技术委员会换届大会在北京举办。本次大会发布了两大事项，一是推出《生物特征识别白皮书(2019版)》,二是成立人脸识别技术国家标准工作组。
“人脸识别”作为人工智能的应用之一，近些年随着技术发展，已逐步渗透到日常生活的方方面面。
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
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。
随着AI技术的发展，越来越多的AI技术应用进入了我们的生活，而人脸识别也成为了最常见的技术应用之一，住酒店、坐飞机高铁、使用政务便民服务等场景中，都可以见到人脸识别的应用。 然而，在新技术带来方便的同时，安全风险也随之而来，不法分子开始利用AI深度伪造技术伪造视频进行传播，扰乱社会秩序；一些地方出现利用伪造视频、假体面具等攻击人脸识别技术的案例。 为把握当前世界网络传播与新技术融合发展方向，积极营造网信产业发展的良好环境，推动人脸识别等新技术在互联网信息行业发展和治理方面的应用，腾讯联合中国人工智能产业
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