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我们都想优雅地老去,但这届AI准备好了吗?

机器之心报道 作者:张倩 任何生命在任何阶段,都有权利活得「安全」、「体面」。而 AI,正在这一愿景中扮演愈发重要的角色。 衰老意味着什么?尚值壮年的我们或许还没有特别深切的体会。但从一个个老年主题的人物特写中,我们不免读到一个词:无助。 这种无助来自于很多方面,既有对于生理机能衰退的恐惧,也有心理无法融入快速发展的社会所带来的悲戚。 独居的老人害怕摔倒后无人发现,每一步都走得小心翼翼;卧床不起的老人每天都需要别人帮忙清理排泄物,生命的尊严无从谈起;视力不断下降的老人不得不放弃使用智能手机,与互联网甚至整

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中兴视觉大数据报道:在“智慧小区”有智慧照明、智能跑道,以及智能消防栓等功能

中兴智能视觉大数据报:进小区1秒人脸识别,自动打开道闸放行,业主不用再为忘记带门禁卡而烦恼;有人到访只需按智能门禁,主人通过手机、IPAD就能看到是谁,不仅可以视频通话,一点击就可以开门……“智慧小区”让我们的生活更便利。据悉,中兴智能视觉大数据曾为云南智慧小区提供完整的解决方案,解决刷脸进出、智能预警、智能管理等功能,看来“智慧小区”非常受大家欢迎啊,不过在小编看来“智能小区”如果以后能大量的落地到各个小区内,将会非常便捷,更智能化啊,期待那一天的到来,随着人工智能的大力发展,相信这个时间不会太久。

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中兴智能视觉大数据:未来五年人脸识别市场规模将保持年均25%的增长速度

中兴智能视觉大数据报道:人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别的应用集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。人脸识别在国内广为人知始于近几年,其实早在20世纪90年代人脸识别就已在美国、德国、日本等国家应用,作为新兴技术,人脸识别搭载“高科技”标签,广为产品厂商和用户喜爱。

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如何避免人脸识别系统被破解,随机动作指令人脸活体检测技术有作为

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。

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浙大&阿里人脸识别隐私保护方法被CVPR 2023接收:用「影子」模拟攻击者行为,系统安全直线up

王和 投稿自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 想要大幅降低人脸识别系统泄露隐私的风险? 先做个“影子模型”攻击一遍就好了 。 这不是说着玩,而是浙江大学和阿里巴巴合作提出的最新方法,已被CVPR 2023接收。 一般来说,人脸识别系统都采用客户端-服务器模式,通过客户端的特征提取器从面部图像中提取特征,并将面部特征而非照片存储在服务器端进行人脸识别。 尽管这样能避免被拍下的人脸照片直接泄露,但现在也有一些方法能够基于人脸特征信息来重构图像,还是威胁了大家的隐私安全。 因此,浙江大学网络空间安全

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发改委:组织实施2018年“互联网+”、人工智能创新发展和数字经济试点重大工程的通知

人工智能/互联网+/发改委国家发展改革委办公厅关于 组织实施2018年“互联网+”、人工智能创新发展和数字经济试点重大工程的通知   发改办高技〔2017〕1668号 中央和国家机关有关部门、直属机构办公厅(室),各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团发展改革委,有关中央管理企业: 为贯彻落实“十三五”规划《纲要》,加快推进 “互联网+”行动、人工智能发展规划、数字经济发展等重大部署,2018年,国家发展改革委将组织实施“互联网+”、人工智能创新发展和数字经济试点重大工程。现将有关事项通知如

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高铁新建人脸识别系统,如何做到整容也可以识别逃犯?

如今人脸识别系统已经广泛应用于我们的生活中,如数码相机、门禁系统、机场的安全设施 、桌面软件、互联网应用(如Facebook)等等[1]。然而今日的一则关于“高铁人脸识别抓逃犯”的新闻一出[2],在评论中又引发了一阵阵怀疑。怀疑的中心问题在于,人脸识别系统真的能准确无误地在数以亿计的面孔中找出匹配的嫌疑人吗? 降维:减少冗余信息 完整的人脸识别系统一般由多个模块组成,在进行人脸识别之前首先要进行人脸检测(即在一张完整的图片中探测到人脸区域),以及图片的预处理、归一化等步骤(例如自动把倾斜的照片摆正)。本文就

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人脸识别系统下的大数据采集

随着互联网和新科技的高速发展,在AI系统下。目前人脸识别系统也已经大众广泛运用。比如手机付款,手机开锁,车站的安检银行等等都会运用到人脸识别。人脸识别属于生物特征识别技术,人脸识别、大数据等技术为大众提供便利的同时,也存在着个人信息被过度采集的风险。人脸识别简单来说就是通过识别的人脸获取您的数据信息,在大数据时代下,人脸识别醉倒的问题就是个人隐私数据泄露的问题,一边是通过人脸识别能分析采集数据用户的隐私,通过隐私也可能会泄露个人的数据。一些不法用户通过人脸识别获取到了一些隐私数据也可以倒卖,所以人脸识别系统目前存在一些安全风险问题。

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