目前谈论起人脸识别,已经不是什么高深莫测的东西了。很多人都用过,切切实实的走进了人们的生活中,也确实给很多人带来了便利。从火车站的身份证人脸对比,小区的人脸识别门禁,超市的人脸识别储物柜,再到家庭的人脸识别智能锁,手机上的人脸识别解锁,人脸识别支付,各种嵌入式上面的人脸识别逐渐走进人们的生活。不管是否承认,我们确实逐渐进入了一个人工智能越来越繁荣的时代。嵌入式的ai也吸引了一大批爱好者的积极跟进。本文结合这几年的国内嵌入式上人脸识别的发展,谈一谈我的一些想法和对未来发展的一些预测。
选自arXiv 机器之心编译 机器之心编辑部 人脸识别是机器学习社区研究最多的课题之一,以 3D 人脸识别为代表的相关 ML 技术十年来都有哪些进展?这篇文章给出了答案。 近年来,人脸识别的研究已经转向使用 3D 人脸表面,因为 3D 几何信息可以表征更多的鉴别特征。近日,澳大利亚迪肯大学的三位研究者回顾了过去十年发展起来的 3D 人脸识别技术,总体上分为常规方法和深度学习方法。 从左至右依次是迪肯大学信息技术学院博士生 Yaping Jing、讲师(助理教授) Xuequan Lu 和高级讲师 Sh
智能门锁在经过2018年的爆发直至近几年来的持续增长,目前市场上各类的产品基本都涵盖了密码、刷卡、指纹这几项关键的开门方式,人脸识别技术作为一种新的引用技术,成为众多厂家为追求产品差异化而形成的一种趋势。
1 月 13 日,在浙江卫视播出的大型科技综艺节目《智造将来》中,代表支付宝最新研发进展的生物识别系统「310099」首次亮相,并成功完成挑战:从 500 位蒙面观众中找到目标人物。
3D人脸识别的市场正在逐渐打开,相较于当前的2D识别,这种主动式,不易受光线影响的识别方式,也涌入了不少新入局者。
本文来自旷视研究院,作者:闫东。AI 科技评论获授权转载。如需转载,请联系旷视研究院。
近日,由雷锋网 & AI 掘金志主办的第三届中国人工智能安防峰会,在杭州正式召开。
“一张照片就可能骗它开门”,随着智能门锁的广泛普及,最近有关人脸识别的安全性质疑声音越来越多,守护家庭关口的敏感性,也让大众对这种质疑相对其他场景要更加关注。
张斌指出,虽然眼下从事三维人脸识别技术研发的公司很多,但其中的不少只能算作“半三维”技术或产品。
昨天IFAA联盟发布“本地人脸识别安全解决方案”,用来实现金融级别现金支付的技术,“像iPhone X那样去人脸支付吧!安卓终于再一次追平了苹果”,并总结出“攻克了几乎是行业性的四大难题”:
笔者是从传统图像算法开始进入计算机视觉行业的,那一批人基本上都是从人脸图像和文本图像开始学,而如今很多计算机视觉从业者却从来没有接触过人脸图像相关的算法,或许真的是时代变了吧。
https://mp.weixin.qq.com/s/RA8S6uzzJ_moxq8T5thqwA
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。
商汤过去、现在及未来持续会做的是:在算法精度不断提升的前提下,拓展智慧城市从1到N的业务边界、促进2D感知到3D世界的落地,以及场景现实到虚拟现实的融合。
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。
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。
You’ll never find us. But victim or perpetrator, if your number is up, we’ll find you. 你永远找不到我们。但无论是受害人还是行凶者,只要你的号码被列出来,我们就会找到你。 引子 4 月春光明媚,下班去公交车站的路上,笔者的同事掏出了口罩,把脸捂得严严实实。 ——过敏了? ——不是。 说话间,他指了指面前的红灯,还有一位正在闯红灯的大妈。随后跟我说,最近上海越来越多不守规则闯红灯的行人都收到了上海交警的短信提醒,提示号主某年
机器之心专栏 作者:阅面科技童志军 北京时间 9 月 13 日凌晨 1 点整,大家期待已久的苹果发布会终于拉开序幕。在本次发布会中,最受关注的莫过于高端机型的 iPhoneX。它搭载了集成六核处理器的 A11 芯片,支持无线充电以及 4K/60 帧视频拍摄、1080P/240 帧视频拍摄,同时,FaceID 也是其最大的亮点之一。 与指纹识别不同的是,网络上出现很多对于 FaceID 的质疑和吐槽,「睡觉的时候被女朋友拿去解锁怎么办?」,「看一眼淘购物车就支付」等等。那么事实是否如此呢?新技术的出现总是伴
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别,这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如上的发展趋势可以知道,现在的主要研究方向
如果你觉得好的话,不妨分享到朋友圈。 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别,这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如
github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别,这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。
今年7月份,两大银行接连爆出多名储户的数百万存款被异地“刷脸”盗取,引发全社会关注。其实,因人脸安全问题导致资金被盗、被贷款安全事件已不是新鲜事。
昨天,雷锋网AI掘金志其中的一个安防社群因为一个话题引发了不小的争论:“AI产品能否高效地实时识别出戴口罩的人是谁?”
继神经网络推理框架 ncnn、TNN,动作检测算法 DBG,通用目标检测算法 OSD,人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后,腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目——TFace正式拥抱开源啦!
人脸识别(Face Recognition),是指对输入的图像或视频,判断其中是否存在人脸,进而依据人脸的面部特征,自动进行身份识别。 其过程可分为人脸检测、人脸特征提取和人脸识别三个阶段。人脸识别是身份认证的重要生物识别技术,也是计算机视觉领域研究最多的课题之一,经过近30年的研究,在受控和均匀的可见光条件下的传统人脸识别得到了很大的发展,目前已广泛应用于军事、金融、公共安全和日常生活等领域。
人脸识别是一项热门的 计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对 生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。与其他生物识别技术相比较,人脸识别具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势,可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面,目前人脸识别技术已经应用到门禁考勤,访客管理,巡更、会议签到、身份核验等场所。
近日,顶象发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》对人脸安全事件、风险产生的原因进行了详细介绍及重点分析。
人脸识别技术是近年来出现的一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物特征识别技术。与其他生物识别技术相比较,人脸识别具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势,可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面,目前人脸识别技术已经应用到门禁考勤,访客管理,巡更、会议签到、身份核验等场所。
在2018世界移动大会6月27日会议中,IFAA联盟(互联网金融身份认证联盟)理事长冯春培在主题演讲中发布了“本地人脸识别安全解决方案”。
随着人工智能行业的发展,越来越多的技术趋于成熟可用,AI +模式赋能成为各行各业的升级方向,其中以人脸识别技术的应用最为普遍。例如前段时间的大兴机场,再比如明年的东京奥运会,小到日常生活中已经渐渐出现的人脸支付,大到引发全社会对新型教育的看法以及探讨。人脸识别作为科技赋能的重要代表与支柱,越来越受到大型企业以及社会的关注,但是,在催生新型转变的同时,也引发了一些不好的影响,其中以教育行业最为突出。
当前生物特征识别能力提供2D人脸识别、3D人脸识别两种人脸识别能力,设备具备哪种识别能力,取决于设备的硬件能力和技术实现。3D人脸识别技术识别率、防伪能力都优于2D人脸识别技术,但具有3D人脸能力(比如3D结构光、3D TOF等)的设备才可以使用3D人脸识别技术。
继神经网络推理框架 ncnn、TNN,动作检测算法 DBG,通用目标检测算法 OSD,人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后,腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目——TFace正式拥抱开源啦! TFace开源地址: https://github.com/Tencent/TFace 项目背景 TFace是由腾讯优图实验室研发的人脸识别算法研究项目,其中TFace中的T意为“trusty”,表达了团队在可信人脸识别技术方向上的愿景。 人脸识别算法是指在检测到人脸
机器之心报道 机器之心编辑部 你的人脸不会被恶意「盗刷」,也有小视科技 AI 算法的一份力。 对于很多人来说,刷脸解锁手机、进行快捷支付是每天必不可少的动作。不少银行和支付机构现在还开启了手机 APP 人脸识别认证,让以往需要前去营业网点才能申请的服务可被远程验证。但与此同时,利用图片、3D 模型等破解人脸识别的方法也越来越多,甚至还出现了 Deepfake 这种仿照他人人脸,生成特定视频的深度学习技术。 随着人脸识别破解技术的出现,人们对于活体检测需求逐渐增多,安全级别要求也愈发严格。当前,活体检测是人
人脸识别成了近年火热的人工智能落地方向之一。简单地看来,人脸识别是一个验证身份的过程,所以后跟个人身份证打通也是理所应当。要判断画面上呈现的是不是一个真的人脸,途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸,光靠一个二维的模式识别,或者人脸特征点的对齐都是远远不够的,存在一定的局限性。
人脸识别面临的挑战:要解决一次学习问题,通过单单 一张图片/人脸 就能去识别这个人
始于2019年的刷脸支付战争,在因为疫情冲击而一度“熄火”后,如今又有了重燃的趋势。
我们对2020年全部计算机视觉综述论文进行了分方向梳理,本文为人脸识别方向,包括人脸识别、检测、面部反欺骗、3D人脸重建、deepfake等方向。
在日常生活工作中,出现了人脸验证、人脸支付、人脸乘梯、人脸门禁等等常见的应用场景。这说明人脸识别技术已经在门禁安防、金融行业、教育医疗等领域被广泛地应用,人脸识别技术的高速发展与应用同时也出现不少质疑。其中之一就是人脸识别很容易被照片、视频、人脸模型等方式轻易蒙混,并且网络上也传出不少破解方法。针对这些问题,人脸识别技术其实也是进行了升级迭代,当前的人脸识别系统是需要具有人脸活体检测功能的。那么人脸活体检测功能到底是什么呢?
人脸识别作为一种生物特征识别技术,具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。早在二十世纪初期,人脸识别已经出现,于二十世纪中期,发展成为独立的学科。人脸识别真正进入应用阶段是在90年代后期。人脸识别属于人脸匹配的领域,人脸匹配的方法主要包括特征表示和相似性度量。
2013年,苹果机iphone5S让指纹识别在手机上普及,它告诉各大手机厂商,指纹可以这么玩。同样苹果它也让指纹识别从手机上消失。譬如,今年苹果就推出了支持面部识别的iPhone X,而这款产品不仅带来了黑科技,也让解锁技术得到进一步的变革。当然,更值得一提的是,iPhone X的面部识别技术现在也已成为Android手机厂商所追求的潮流风向。 那老派今天就跟大家讲讲身份识别的几大类型。 1.指纹识别 指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。指纹识别技术涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、数学形
首先简单介绍一下人脸验证(face verification)和人脸识别(face recognition)的区别。
大家下午好,我是来自Camera360的唐雷,今天与大家一同分享Camera360 iOS端的音频优化。对于一款拍照软件,贴纸、美妆、特效现在已经成为一种标配,而我们最大的区别在于左下角的相册——它支持连拍,不需要拍照预览再去保存。从产品角度,我们最开始只是简单的拍照软件,拍风景再加上一些滤镜处理,到后面开始添加美妆、贴纸等功能,包括短视频也有尝试。
最新消息,针对3D人脸面具攻破刷脸支付,支付宝和微信均已给出回应:遭遇盗刷,全额赔付。
【新智元导读】The Inquirer网站称,苹果iOS 12系统将支持横向Face ID解锁,而2018年秋季新品发布会发布的三款iPhone手机,也都将支持Face ID解锁。苹果引领了3D视觉+AI的潮流,旷视对标苹果,整合技术、构建完整产业链,发布“软硬一体”的移动端3D感知全栈解决方案。
人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比,在实际应用中具有天然独到的优势:通过摄像头直接获取,可以非接触的方式完成识别过程,方便快捷。目前已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域,但方便的同时也带来了一些问题,易获取,使得人脸容易被一些人用照片、视频等方式进行复制,从而达到窃取盗用信息的目的。为了保障信息安全,人脸识别技术责无旁贷,而抗攻击,是其研究中必不可少的一环,其中,人脸活体检测就是技术的核心了。
随着软件算法和物理终端的进步,人脸识别现在越来越被广泛运用到生活的方方面面,已经成为了重要的身份验证手段,但同时也存在着自身的缺陷,目前常规人脸识别技术可以精准识别目标人像特征,并迅速返回比对结果,但未加入防御照片图像等伪造人脸的技术,无法辨别实时目标人脸的真假情况,在实际身份核验场景中,容易被人脸照片、人脸视频、3D面具等攻击行为干扰,因此如何高效抵御各类欺骗行为攻击,是人脸识别技术迫切需要解决的问题。
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