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我们破解了几乎所有旗舰,iPhone幸免于难

,首次打开这部全新的 G7 时,LG 曾提醒用户不要打开。「为二级解锁方法,会降低您全性,」LG 播报道,提醒用户类似的也可以解锁你的。 但在拍摄期间,LG 似乎更新了程序,大大增加了破解难度。一位 LG 发言表示:「通过 LG 推荐的第二个步骤和高级,可以通过备上改进功能。 「您的可能会被与您长相类似的或物解锁,」该提醒道。「果仅使用全性会低于使用势密码、PIN 及密码。」但奇怪的是,在备时,首先出现的解锁选项是和虹膜。 在福布斯的测试中,几款全性,从高到低排列。看头不看全球销量排名第二的华为全性?或许是因为记者们的偏好,在福布斯的测试中并没有出现华为。 鉴于破解成功率此之高,任担心自己会被 3D 打印「面具」破解的都应该避免使用面部解锁功能,转而考虑使用一些更传统的全方法。

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再曝全漏洞,15分钟解锁19款,只需打印、A4纸和眼镜框即可

杨净 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI最新漏洞曝光,测试的无一幸免!要说之前,拿着照片直接往前摄像头怼,肯定不能解锁。 结果在15分钟内,除了一款iPhone 11,成功解锁了其余所有19部型。这也就意味着,只要搭载了功能的应用和备,黑客都有可能利用这一漏洞,对用户的隐私全和财产全造成威胁。 那么具体是实现的呢?无一幸免不同于以往在实验室中的测试,这场测试是在现实场景下的实打实“攻击”。测试过程非常简单,只需要三个步骤。首先,选取20款攻击对象。 去年7月,芝加哥大学团队开发了一套算法,只在照片上做了小改动,就有穿上「隐身衣」,导致微软旷视100%失灵。?但这些攻击,仅仅只是让系统不出目标,并没有完成破解。 今,RealAI团队真正实现了破解过程,且整个操作时长不到15分钟,这一方面证实了对抗样本攻击在现实生活中能够带来全威胁。另一方面也印证了系统背后的隐忧。

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    苹果高管不屑:技术很糟糕

    这位苹果高管谈到了iPhone X和,以及增强现实技术和智能家居技术等话题。关于iPhone X上的,席勒解释说,相比系统,苹果的最大的优势就是整个iOS系统的集成。 此外,席勒并没有称赞其他智能制造商的面部系统。他在采访中说道:“他们都很糟糕,他们不会在我们需要的所有方式上工作。 们尝试过的其他面部技术并非此,Face ID是一种非常独特的实现方式。” 他表示,苹果“非常努力”想要维持它与用户在处理个信息方面建立的信任。席勒说:“没有任数据会被发送给第三方。所以,你注册Face? ID时的面部特征以及你用什么来解锁,这是一种加密算法,由苹果内Secure Enclave模块进行创建和加密。”苹果过去曾对Face ID进行过详细审查,但一直对其做法持开放态度。

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    腾讯玄武最新研究成果:戴口罩能解锁苹果Face ID?

    (注:该操作不是破解,由用户主动发起)? ,可以持口罩遮挡半边第二步:保持半遮面状态,Face ID。 第三步:触发面容录入的画面后,保持口罩与的相对位不变,头部转圈录入面容。或头部可不动,让绕着头转动。完成上述后,可尝试佩戴和摘掉口罩情况下解锁。 A:一般同时具备和指纹解锁功能,使用指纹即可。Q:该方法全吗?丢失后戴着口罩能解锁吗? 不止Face ID、声音锁,指纹也是近年颇受关注的生物技术之一。玄武对于指纹的一个研究探索,就是针对广泛应用的屏下指纹技术。

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    对标苹果,中国CV独角兽亮出3D+AI秘密武器

    2018年iPhone或全配Face ID,阵营跟进3D视觉+AI算法2017年,苹果iPhone X引领了阵营的几个潮流:全面屏、AI芯片和解锁。 “刷中的一种全新的交互方式,并让的“二维拍摄”得到进步;另一方面,3D视觉开拓出全支付、AR游戏、虚拟试穿等应用上,持续探寻3D能为带来的更多能力。 以旷视为例,旷视2017年发力市场,随后推出支付、解锁、像光效、像背景虚化等一系列移动端AI产品,应用在解锁、图像增强、视频处理等方面。 3D 应用:目前在3D视觉能力开发方面,旷视研发的3D解锁和3D像光效应用已经实现了大规模的应用,并且还在业内开发出全面可用的全支付、3D 美颜、3D 整形等应用。 ,让成为Find X首款实现3D支付的。?

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    独家 | 我们扒出了这家中国创业公司,竟比苹果iPhone X早两年推出黑科技,还不用借助深度摄像头

    具体来讲,关键点和实时跟踪,就是根据部标注的关键点,比,哪里是眉毛、哪里是眼睛、哪里是嘴等,让摄像头清楚看懂的面部。 目前我们在iphone6上就能玩起来,也能玩。AI科技大本营:这算技术上的核心竞争力吗?金宇林:可以这么说。其实,要说表情,好莱坞很多年前就在电影特效中用上了。 把影视CG技术消费化,把影视动漫玩的东西搬到每个的口袋里,iPhonen能用,能用,普通PC能用,Mac也能用,跨平台,这算是核心竞争力。 appMagics所计的卡通表情形象 AI科技大本营:既然这样,为非要自己开发背后整套技术,为不直接调用第三方科技公司的技术,专注于打造娱乐产品就好,岂不更省事? 金宇林:不说的,就单说果现在所有的用户,管他是苹果还是,管他高中低端,都想玩这种表情包,而现有的硬件条件也都带得起来,你觉得这是一个多大的市场。这块你可以具体跟Leody聊聊。

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    解决难题,这项技术可以感知皮肤,还能监测血液流动!

    有时候很聪明,有时候又很笨,分不清活跟仿造物的区今,有一项技术能够刚子皮肤,甚至还能皮肤下的血液,这或许可以解决这一难题。这项有可能引领未来的面部技术要从一桶油漆说起。 在解决一些现有的面部问题(很容易被愚弄)的同时,Trinamix的技术有潜力为制造商带来竞争优势。布鲁德说,“苹果的Face ID登录在面部方面做得很好”。 布鲁德表示,公司希望在2021年的世界移动通信大会上(果没有被取消的话),这项面部技术可以在配备高通骁龙Hexagon处理器的和Windows备上运行。 Trinamix面临的挑战之一是,尽管其技术依赖廉价的传感器并可以与现有的面部算法结合使用,但其硬件配依赖于当前计不支持的Trinamix专利-因此它与高通建立了合作关系。 生物技术的先锋物约瑟夫·阿迪克(Joseph Atick)表示,Trinamix至少要确保一家主流制造商全的面部认证,才有可能在面部市场上占有一席之地。

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    【深度相系列一】iPhone X的原深感相到底是个什么玩意?

    iPhone X 前原深感相 据苹果官方介绍,iPhoneX通过前点阵投影器将超过30000个肉眼不可见的光点投影到,再根据红外镜头接收到的反射光点,就可以计算得到深度图。 该技术全性极高,可以轻松的出普通RGB相难以处理的利用打印照片、软件合成、面具等进行的攻击,可以全方便的进行活体检测。 iPhone X的“动画表情”功能示意图 作为行业的先驱者,苹果的3D技术带来的这些突破性的玩法将给消费者市场带来巨大的变化,随之而来的是厂商的追随,这将会迎来3D技术在等移动终端的爆发 深度相在三维建模、自然交互()、ARVR、自动驾驶等领域有非常广泛的应用。但是由于技术的限制,深度相很难做到体积非常有限、功耗要求低的上。 这些优势对于在移动备上实现生物特征来说意义重大。 其实早在iPhone X发布之前,阵营的厂商、模组厂商、算法供应商等产业链也都一直在全力追逐苹果的步伐,在深度相上进行持续的研发投入。

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    基于FPGA Facenet 与物联网的智能门锁

    (3)智能门锁系统全性: 作品依托了阿里云的制和端的指 纹系统,进而使系统达到了很高的全等级。二、系统组成及功能说明 2.1 系统介绍? 2.1.3 交互交互界面的计,提供以下功能:(1)信息录入(2)定解锁的时间段(3)姓名(默认为 visitor)(4)信息删除程序流程图下所示:? 云的全:本系统定位于智能门锁,介于门锁的性质,全性必须得到充分的保证。依托于阿里云的制和端的指纹系统,因此,系统的全问题主 要来自备端入网的全。 预计实现功能下:(1)通过,实现开锁操作;(2)交互界面,实现信息的录入和删除;(3)使用云平台和 APP,实现对门锁的远程操作。 (4)智能门锁系统全性: 本作品依托了阿里云的制和端的 指纹系统,使得本系统达到了很高的全等级。

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    教你用 OpenCV + Python 实现

    于是迫不及待的想体验一下 opencv 的下文。 必备知Haar-likeHaar-like 百科释义。通俗的来讲,就是作为特征即可。Haar 特征值反映了图像的灰度变化情况。 import cv2cv2.imshow(Image Title,image) 获取训练数据看似复杂,其实就是对于特征的一些描述,这样 opencv 在读取完数据后很据训练中的样品数据,就可以感知读取到的图片上的特征 ,进而对图片进行。 训练数据参考地址:https:github.comopencvopencvtreemasterdatahaarcascades 探测说白了,就是根据训练的数据来对新图片进行的过程。 faces))for(x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2) 实例有了刚才的基础,我们就可以完成一个简单的的小例子了

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    苹果FaceID被一副眼镜破解,腾讯:漏洞出在活体检测

    腾讯全研究员马(Zhuo Ma)认为,虽然以前的攻击主要聚焦于制作假数据来欺骗生物技术,但这种类型的音频或视频攻击由各种部分组成,包括窃取受害者备的指纹信息、生成假音频或视频以及硬件层面的侵入破解等 那么缓解这一问题呢?研究员建议为本地相添加身份认证,并增加视频和音频综合检测的权重。全隐患由于深度学习技术存在固有的缺陷,全研究员攻破技术的新闻可以说是屡见报端。 之前有测试表明,苹果的技术要全一些。去年 12 月,《福布斯》的记者们决定使用 3D 打印「石膏」攻击功能。 为了探索在支付场景中的全性,器之心也进行过一次测试。 在生物技术此普及的今天,全问题也正日益成为们热议的问题,但相关法律还不够健全,果出现「刷盗窃」等问题,可能需要消费者本身去承担背后的损失。

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    Qt音视频开发41-嵌入式

    目前市面上绝大部分的库提供的都是X86的或者ios的库,并没有嵌入式linux的库,估计一方面因为嵌入式linux跑的板子性能比较低,还有一个就是依赖特定编译器,版本众多难以提供,市场也小, 所以大部分的厂家都没有提供嵌入式linux的开发包,这个就比较鸡肋,所以很多终端厂家最终弃用linux而选用作为载体系统,这样就可以用上高大上的库了,比萤火虫开发板,RK3288 RK3399 记得当时还特意搞了一整套的非常详细的通信协议,产品也初步成型,大概的备有终端、双目门禁、工访客、自助访客比对服务器等,也试运行了一些小区,效果还行,不过在抗逆光和晚上的情况下效果不是很好 ,当然这是所有备的通病,必须依赖补光或者调整装位增加抗逆光摄像来处理,这样一来对施工就有要求了增加了复杂度,备成本也上来了,对于小终端厂商来说,这个要选择一个平衡点才行,只有用户愿意付出对应的成本才提供对应的版本 检测测试与app或者其他客户端通信采用TCP长连接,通信端口6671。 二、功能特点 支持的功能包括比对、搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等

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    金融级支付?

    iPhone X是保证的全的? 也就是说IFAA这一金融级全方案首先是在学习追平苹果,在Android上用TEE+SE的全基础施保证,并通过IFAA方案整合了生态一起协作完成的。 应用 图像技术要求已经实行GAT 1212-2014 应用防假体攻击测试方法最近由泰尔实验室领头起草的《移动终端基于TEE的全评估方法》则是可信执行环境的角度定义了移动终端备在中的 对于功能上,增强级要求体现在采集和处理、活体检测、验证、、多制鉴、防伪造以及鉴失败后的处理。 对于全来说,类似某些备厂商常常宣称其备是电信级备,意指备高可靠性一样,对于全,我们知道金融级全意味着高全。

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    小米新背后的解锁供应商,被我们找到了

    △ 小米上的AI美颜AI变革?此次AI技术的应用,小米Note2上主要体现在两方面。首先是解锁。锁屏时点亮屏幕,匹配面部数据,看一眼即可马上解锁,不受湿或戴套的影响。 解锁已经算不上新技术了。在门禁、防等诸多领域,早已变成了习以为常的事情。不过在应用方面,解锁确实是新现象。 负责此次合作的旷视科技副总裁吴文昊介绍称,厂商对于“解锁”的需求由来已久,目前因为全性、用户体验和成本方面的综合考量之后,终于可以实现落地合作。 此次采用顶配方案的小米Note3是旷视提供的技术方案,而上周vivo在印度发布的非顶配V7+,使用的也是旷视提供的支持。吴文昊告诉量子位,硬件的配对于解锁,并不是核心问题。 其次是在用户体验和成本方面,确实要比指纹划算很多。之前不少担心全性问题,比拿一张照片就能解锁,或趁着睡觉解锁。

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    深度|整容式的美颜2.0技术实现?聊一聊背后的图像技术

    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技术。一、器看懂世界?这里我们来简单聊聊器学习与深度学习。 所以,深度学习比器学习不管在还是各种各样的表现都要好,甚至已经超过类的能力。 这些过程果用成本非常高,要发展肯定要通过技术段去解决。?最后说下端上的经验:涂图的产品在检测性能方面的测试指标。 方面,相对于 iOS 平台的表现确实要差一些,不论是 API 的封装,还是整个硬件的搭配,可能同样一个 GPU 型号,用在备上就没法达到跟 iOS 同样的表现,iOS 平台确实在各方面上要做得比好一点 ,再放在备上运行。

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    从深度摄像头说起,国产时能用上iPhone X的“Face ID”?

    今天,我们就从深度摄像头说起,看看这股热潮会时到来?小白误区:iPhone X是用前摄像头来进行面部?写这篇稿子前,某个同学问我Face ID的时候,摄像头是不是要一直开着?我:“??? 先来看看iPhone X是实现对部三维信息的捕捉获取的,它的前黑色齐刘海由8个元件组成,麦克风、扬声器、前摄像头、环境光传感器、距离感应器、红外镜头、泛光感应元件(Flood illuminator 不过也有厂商会退而求其次,选择曲线救国的面部解锁方式,在技术公司的技术支持下,点亮屏幕后启用摄像头去解锁。 党的面部之路困困难重重有位做深度摄像头方案的行业士开玩笑吐槽道,“厂商都疯了,没有解决方案。”当然,实情我们也不得而知。? TOF的话,因为是多点测距,很容易产生多备之间的干扰问题,而且从功耗和性能上考虑的话,这种技术解决方案也不适合装在移动智能上。短期内,TOF同样不是的选择。

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    漏洞频出?这里有个开源静默活体检测算法,超低运算量、工业级可用

    今,已经进入我们生活中的方方面面:拿起付账、完成考勤、入住酒店等,极大地便利了我们的生活。 我们在享受技术带来方便的同时,也要应对其潜在的风险。 更早之前,也有曾使用 3D 打印「石膏」攻击功能,成功破解多款解锁功能。? 图 3 剪枝模型通道示意图注意力制考虑到用于真假的有效信息不一定完全分布在部区域,也有可能在取景画面的任地方(边框,摩尔纹等)。 为了控制 L_FT在训练过程中对梯度的贡献作用,分引入了?平衡两个损失函数L_Softmax和L_FT,公式(3)所示,其中?。在实验中?。?? 端体验 APK DEMO 演示为了方便开发者更好地体验该项静默活体检测技术,小视科技团队准备了用于测试的端 APK,不仅可以直观地感受该项技术达到的效果,还可以实时观测速度、信度等相关指标。

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    Qt音视频开发36-USB摄像头解码qcamera方案

    ,也是非常多Qter做过的事情,qt本身就封装了qcamera类,专用于本地摄像头的读取显示,这个类主要是在windows系统和系统比较好使,在嵌入式上歇菜,而且上widget的qcamera也不好使 ,要用qml的camera才好使,所以开发员很多时候,就是在找坑填坑,找到一种最佳的适中方案,比我自己做过的一个app,需要调用的摄像头,前还要能切换,抓图做一些处理,用的就是qml嵌入到 ,代码简单Qt内使用方便,果是需要拿到每张图片自己还要做分析处理比啥的,用ffmpeg是最好的,速度快资源占用低,可以自己GPU绘制,爽得很,果是嵌入式linux的话,那用v4l2框架处理是最适合的 在嵌入式linux备上,自动查找USB备文件并加载。 可备文件名称,后按照备文件加载。 在嵌入式linux备上支持接口,实时绘制框。 可两路OSD标签,分文本、颜色、字号、位等。 可作为视频监控系统使用。

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    神奇女侠的被移植到AV女优身上;内江出租车引进技术,在全黑情况下可拍出80%影像

    神奇女侠盖尔·加朵的被移植到AV女优身上内江875辆出租车车载终端大改造,可快速驾驶是否是当班司三方合作工智能开放创新平台落户贵阳国家高新区,将共建工智能开放创新共享平台、工智能孵化服务平台 Essential创始、“之父”迪·鲁宾暂离公司两周后回归,称此前桃色新闻为双方自愿。嘀!恭喜你,周三《AI一分钟》打卡成功!没看够,以下两分钟看详细新闻1. 用AI拍色情片? 内江875辆出租车车载终端大改造,实现据悉,此次内江城区6家出租汽车公司开展的车载终端改造升级工作是从12月11日上午开始的。 “改造过后的出租车多项功能里是比较有特点的,这项功能在全省都是前列,可以快速驾驶是否是当班司果不是则不能开启出租车计价功能。” Essential创始、“之父”迪·鲁宾暂离公司两周后又肥来啦!智能创企Essential创始,“之父”迪·鲁宾在宣布暂时离开公司两周后,日前已经回归。

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    9ms 静默活体检测,小视开源工业级品质算法

    今,已经进入我们生活中的方方面面:拿起付账、完成考勤、入住酒店等,极大地便利了我们的生活。 我们在享受技术带来方便的同时,也要应对其潜在的风险。 更早之前,也有曾使用 3D 打印「石膏」攻击功能,成功破解多款解锁功能。 活体检测技术能够抵御各种假的攻击,为保驾护航。 表 1 模型性能对比表 图 3 剪枝模型通道示意图注意力制考虑到用于真假的有效信息不一定完全分布在部区域,也有可能在取景画面的任地方(边框,摩尔纹等)。 为了控制 L_FT在训练过程中对梯度的贡献作用,分引入了平衡两个损失函数L_Softmax和L_FT,公式(3)所示,其中。在实验中

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