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
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。
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。
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。
CV君今天盘点了 CVPR 2019 所有人脸相关论文，总计51篇，其中研究人脸重建与识别的论文最多，人脸识别中新Loss的设计有好几篇，人脸表情分析也不少，检测和对齐相对很少了。
今年 11 月，来自纽约大学的研究人员提出了一种可以生成「万能指纹」的神经网络模型 MasterPrints，攻击手机指纹解锁的成功率最高可达 78%。而最近，福布斯的记者们决定使用 3D 打印技术攻击手机的人脸识别功能，在一通测试之后，他们发现石膏「人脸」竟可以破解四种流行旗舰手机的 AI 人脸识别解锁功能，而 iPhone X 不为所动。
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。
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。
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。
https://mp.weixin.qq.com/s/RA8S6uzzJ_moxq8T5thqwA
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。
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”：
“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。
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。
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。
LFW数据集（Labeled Faces in the Wild）是目前用得最多的人脸图像数据库。该数据库共13，233幅图像，其中5749个人，其中1680人有两幅及以上的图像，4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。绝大多数为彩色图，少数为灰度图。该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。该数据集有6中评价标准：
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。
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。
本文介绍了人脸识别技术的原理和可靠性，指出同卵双胞胎、三胞胎或多胞胎在人脸识别技术面前也能被准确识别，同时化妆术和3D打印人脸也无法欺骗人脸识别系统。因此，以人脸为识别依据的人脸识别技术具有安全性与科学性，正在我们的生活中得到越来越广泛的应用，给我们的生活带来更多的安全与便利。
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
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。
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。
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。
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
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式！一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片，轻松攻破两个约会软件，最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸，还绕开了人脸识别系统！ 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文，虽说是斯坦福CS236G的课程作业，不过论文中提出了一个非常有趣的思路，用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸，看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式！一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片，轻松攻破两个约会软件，最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸，还绕开了人脸识别系统！ 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文，虽说是斯坦福CS236G的课程作业，不过论文中提出了一个非常有趣的思路，用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸，看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信息都保留了下来，所以论文的结果
在OPPO和华为先后发布搭载IFAA“3D安全人脸方案”的新机型后，一条在安卓机上实现刷脸支付的“快速通道”便被成功打通了。
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。
从2015年，马云在德国展示人脸支付技术以来，经过几年发展，人脸支付已经开始走向商用。近日，支付宝蜻蜓、微信青蛙以及人行牵头银联和各商业银行推进落地的刷脸支付系统陆续开始推向市场，笔者近期分别对相关产业各方采用的技术原理和基本概念进行了一些学习和研究，在此做一下记录和分享。
在现实生活中，许多因素可能会影响人脸识别系统的识别性能，例如大姿势，不良光照，低分辨率，模糊和噪声等。为了应对这些挑战，之前的人脸识别方法通常先把低质量的人脸图像恢复成高质量人脸图像，然后进行人脸识别。然而，这些方法大多是阶段性的，并不是解决人脸识别的最优方案。
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。
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
在IFAA的“加持”下，不只是iPhone，也不只是安卓一线厂商，所有的手机厂商都将可以“按需刷脸”，且“丰俭由人”。
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？”
每周精选 Algorithm System Anti-Spoofing 之人脸活体检测 在小编之前的文章系列中曾介绍过的对抗样本攻击，是目前Deep Learning比较火热的一个研究方向，因为它掀起了关注深度学习在安全领域潜在问题的热潮。虽然活跃于学术界的对抗样本目前还未渗入到工业界中，anti-spoofing（反欺诈）仍一直是大家关注的焦点。人脸识别是大家最为熟悉的应用深度学习的例子，结合人脸识别技术的APP在市面上比比皆是，本文将简单介绍在人脸识别应用中的反欺诈技术——人脸活体检测。 人脸识别，
随着移动互联网时代的高速发展，移动支付方式的出现，将传统现金交易方式无情打破。大到商场酒店，小到便利店商超，消费者只要拿出手机扫一下二维码，便可以完成整个付款购买流程。但你又是否知道，其实二维码一开始并非为移动支付而生。
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。
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。
搭载人脸识别黑科技“O-Face”的OPPO Find X，终于在北京和它的粉丝见面了。
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。
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
【概要】据市场研究公司Market Research Future的一份报告预测，全球人脸识别市场将在2022年达到80亿美元。
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