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应用人脸活体检测技术,保障人脸识别技术的安全性

目前,深度学习的发展使人脸识别技术的性能有了质的提升,其具有自然、直观、易用等优点, 已广泛应用于智能安防、公安刑侦、金融社保、智能家居、电子商务、人脸娱乐、医疗教育等领域, 应用场景丰富, 应用市场潜力巨大。然而, 人脸识别技术的广泛应用亦使得人脸识别技术的安全性问题日益凸显,传统的人脸识别研究专注于整体识别性能的提升, 并不判断当前获取的人脸图像是来自活体人脸还是假体人脸。若不法分子利用传统人脸识别技术的这个安全性隐患, 使用假体人脸成功冒用合法用户身份, 从短期来看, 侵犯了合法用户的权益, 较大可能造成生命财产损失; 从长远来看, 亦会影响人脸识别技术的进一步广泛深入应用。因此, 如何准确识别活体人脸与假体人脸, 保障人脸识别技术的安全性成为一个亟待解决的问题。因此,人脸活体检测研究具有非常重要的应用价值。

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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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中科院百人计划专家深度解析:银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗?

雷锋网按:本文内容来自云从科技创始人、中国科学院百人计划周曦博士在硬创公开课的分享。在未改变原意的基础上进行了编辑整理。 明明可以靠脸吃饭”这句话不再只是一个网络段子,随着人脸识别技术的普及,不光可以靠“刷脸”支付吃喝玩乐的花费,现在连银行办业务都可以“刷脸”了。 最近两年,国内各家中小银行和四大行地方分行已经陆续将人脸识别技术用于日常业务,前几日,四大行中的农行更是首先在全国范围应用人脸识别技术。 但是,银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗?本期公开课特意邀请到云从科技创始人、图像识别领域权威周曦博士为大家答疑

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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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【315 AI技术追踪】人脸识别一夜躺枪?支付宝、商汤、云从等回应

【新智元导读】 2017年的“315”落下帷幕,人脸识别技术公司纷纷躺枪。16日一大早,大家纷纷发表声明,表示自家的人脸识别技术还是相当安全的。本文整理了各家的回应,由此也可以看到,这些科技公司是否真的“躺枪”?人脸识别技术近年来持续火热,那么真实的行业发展状况如何?商业化应用中是否真的会如此轻易就被攻破?来看看专家们怎么说。 一年一度的“315” 落下帷幕,伴随着人工智能的火热,相关技术应用也在这场以“打假”、“维护消费者权益”为名的晚会上被点名。其中最受关注的一个便是——人脸识别。 晚会现场,主持人现

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