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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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    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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    计算视觉的应用方向有哪些?人脸识别、AR等技术成香饽饽

    计算视觉作为人工智能三大应用领域之一,近年来渐渐出现在我们的生活之中,关于计算视觉的发展前景,也是一直是业内津津乐道的话题。在人脸识别、AR、自动驾驶等热门发展方向,计算视觉得到了长足的发展,商业化应用逐渐落地,那么计算视觉技术的发展方向前景如何呢? 📷 视觉承担着我们80%的信息摄入工作,计算视觉的诞生,让机器逐渐代替人眼成为我们获取信息的一大途径。计算机视觉是关于研究机器视觉能力的学科,由于跨领域特性很显著,很多人认为计算机视觉是对视觉环境和其中语境的真实理解,并将引领我们实现强人工智能。 如今,计算机

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