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人脸识别除了可以破案,还能制造冤案...

新年伊始,关心国外动态的同学一定清楚,现在全美最关心的可不是什么新冠疫情,而是全国各地到处在发生的各种歧视黑人的种族歧视游行,尤其是不断有白人警察恶意对待黑人群众的新闻爆出,犹如星星之火可以燎原,有愈演愈烈之势。 这不,又有人翻出一起去年发生的案件,但这次被指责的除了白人警察却牵扯上了人脸识别功能。究竟是怎么一回事呢? 案件发生在去年1月,在美国新泽西州伍德布里奇市的一个名为汉普顿的酒店,酒店人员向警方报案,声称有人在酒店礼品店偷了糖果和其他零食。待警方赶到后,嫌疑人提供了一张驾照作为身份证明。 可以清

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谷歌大脑与Open AI合著论文:机器视觉的一个致命缺陷

【新智元导读】计算机视觉很厉害,但是,只要稍加修改,比如使用美图软件加一个滤镜,计算机视觉就错误频出。MIT报道把这一缺陷称为计算机视觉的“阿喀琉斯之踵”,认为这是目前视觉领域的一个致命缺陷。如果计算机视觉要得到应用,比如用人脸识别侦察罪犯,但却连“美图秀秀”都搞不定的话,那确实是一个比较严重的问题。 现代科学最伟大的进步之一就是机器视觉的发展。在短短的几年里,新一代的机器学习技术已经改变计算机“看”的方式。 现在,机器在人脸识别和物体识别上比人要厉害。在众多基于视觉的任务中,如驾驶、安全监控等,机器视觉

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银行人脸识别系统被攻破:一储户被偷走 43 万元

《中国新闻周刊》(记者:苑苏文) 李红(化名)万万没想到,诈骗人员从她的交通银行卡偷走近43万元,如入无人之境。 要想从交通银行卡中转账,需要用户在手机银行App上进行人脸识别,并进行短信验证。 李红陷入了诈骗分子的圈套,她的手机短信被拦截,手机号被设置了呼叫转移,令她的验证码落入他人手中,且无法接听银行的确认电话。 更严重的是,“人脸识别”被攻破了。 银行系统后台显示,在进行密码重置和大额转账时,“李红”进行了6次人脸识别比对,均显示“活检成功”。 那几次人脸识别并不是身在北京的李红本人操作,登录者的IP

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对话百度IDL负责人林元庆:人脸识别获评十大突破性科技背后百度的布局和野心

AI科技评论按:21日,《麻省理工科技评论》发布全球十大突破性技术榜单,百度以人脸识别技术获得提名。百度深度学习实验室主任林元庆会后举行了一场媒体沟通会,详细阐述了百度在人工智能,特别是人脸识别方面的技术突破和应用落地,并透露了百度国家级人工智能实验室的部分计划。雷锋网对沟通会内容进行了整理。 百度人脸识别获评MIT科技评论十大突破性科技,林元庆面对媒体的开场演讲: 其实人脸识别在2016年还是非常突破性的,中国有很多公司,包括百度,也花了非常大的研发的力量和市场推广在人脸识别上面。2016年我们看到技术报

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依图联合创始人林晨曦:怎样做到10亿人脸数据秒级反馈,AI+安防创业窗口或已结束

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

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人脸识别进入“超级独角兽时代”:旷视、商汤、依图等共论计算机视觉

【新智元导读】旷视科技最新宣布4.6亿美元C轮融资,创下AI融资记录。当下,人脸识别技术做到了什么程度?未来计算机视觉创业还有没有机会?在上周日第二届微软亚洲研究院院友会年度大会上,微软全球执行副总裁沈向洋主持,商汤、旷视、依图和中科视拓的创始人/CEO/首席科学家——5位微软亚洲研究院院友坐在一起,共论人脸识别的技术趋势与商业落地。商汤、旷视、依图这些人脸识别独角兽各自的定位和发力点在哪里?他们怎么看待彼此和整个行业?本文将告诉你答案。 旷视科技昨天夜间宣布了金额高达4.6亿美元的C轮融资,引起热议。 2

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19款国产手机无一幸免:15分钟破解人脸识别,打印眼镜让刷脸形同虚设

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。

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