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人脸识别技术一夜躺枪后 百度、旷视、商汤、云从等是这样“技术”回应的

昨晚的央视315晚会上,人脸识别技术被曝存在安全隐患。不少观众看到主持人在现场技术人员支持下,仅凭两部手机、一张随机正面照片及一个换脸App,分别就一张”眨眨眼”的照片和一段”活体检测”场景模拟,成功“攻破”人脸识别系统。 一般业内人士看到的是主持人手里所持人脸识别App的技术漏洞;但对于普通观众来说,他们看到的是一个不甚熟悉的高科技技术应用背后的“巨大风险”——人脸识别技术怎么会被破解?为什么一个换脸App软件就能轻松换脸?它会不会分分钟“掏空”我的账户……经由央视这个大众平台一放大,即使只是出于提醒消费

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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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你知道人脸识别技术是如何实现的吗?

人脸识别,一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。近年来,随着欧美发达国家人脸识别技术开始进入实用阶段后,人脸识别迅速成为近年来全球的一个市场热点。人脸识别技术经常听,但你知道它是如何实现的吗? 📷 人脸识别技术包含三个部分: 人脸检测 面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像,并分离出这种面像。一般有下列几种方法: 1、考模板法。首先设计一个或数个标准人脸的模板,然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度,并通过阈值来判断是否存在人脸。 2、人脸规则法。由于人脸具有一定的

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徐立:1200层神经网络夺冠ImageNet,深度学习越深越好?| 新智元 AI 领军人物专访

【新智元导读】计算机视觉领域的创业创新正呈现蓬勃发展之势。基于与高校实验室紧密的合作,商汤走出了一条自主研究核心算法的道路,连续在ImageNet等国际大赛上刷新图像识别准确率新高。他们打造了1207层神经网络,提出被认为是行业标准方案的106个标注点人脸识别。人脸识别准度到达99%后,技术上还有哪些难点?如何看待深度学习的“深度”问题?商业模式和落地方向上,商汤有哪些不一样?新智元专访商汤科技CEO徐立,为你解开疑惑。 人工智能领域的创业浪潮中,计算机视觉技术(CV)可以说是一个较为火热的方向,呈遍地开花

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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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