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人脸识别登录认证:加强系统认证

人脸库 一、创作动机 早在很久之前,公司同事已经实现了在网站的登陆模块加上人脸识别认证登陆功能,自己也就萌生了动手在自己的系统中加上这样的功能,通过不断的学习和搜所资料,发现百度已经提供了这样一个接口供我们去调用 人脸注册,请求demo 人脸搜索接口说明: 由于我这里使用的是v3版本的,v3版本已经将人脸认证移到人脸搜索中,人脸搜索有两种模式:一是通过userid去人脸库中查找人脸和当前人脸进行对比 ,二是直接通过人脸人脸库对比,具体使用哪一种请根据场景而定,我这里采用的是后者,是为了更加简单的实现人脸识别认证,无需输入任何字符。 官网demo 参数介绍:options:这里面重要讲下user_id这个选项,如果不加这个参数,则使用上面提到的第二种方式认证,如果加上则使用第一种方式认证;gropidlist:在指定的人脸库中查找比对 score:我们判断是否认证成功的依据,一般匹配度在90以上基本是从人脸库中找到相似度非常高的,也就是认证成功, ?

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基于可信环境的远程人脸识别认证系统技术要求

这几天分别介绍了:基于生物特征识别的移动智能终端身份鉴别技术框架《密码模块安全要求》与《密码模块安全检测要求》《移动智能终端安全技术要求及测试评价方法》与TEE本篇针对目前信安标委《基于可信环境的远程人脸识别认证系统技术要求 基于可信环境的远程人脸识别认证系统由客户端、服务器端、安全传输通道组成。客户端由环境检测、人脸采集、活体检测、质量检测、安全管理等模块组成,模块应在可信环境中执行。 服务器端由活体判断、质量判断、人脸注册、人脸数据库、人脸比对、比对策略、安全管理等模块组成。人脸识别系统是信息系统身份鉴别的实现方式之一。 规范根据GB17859-1999的安全保护等级划分的思想,并基于GBT 18336.3-2015中EAL 3 和 EAL 4的安全保障要求,本标准将人脸识别认证系统的功能、性能和安全要求分为基本级和增强级 基于可信环境的远程人脸识别要求,这个可信主要体现在终端可信,也就是在客户端上的功能、安全要求,如下表所示:功能要求基本级要求增强级要求用户标识**人脸采集与处理***人脸质量判断**活体检测***人脸注册

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    基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

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    人脸识别技术优缺点,人脸识别技术的原理

    现如今,在案件侦破,小区门禁,手机解锁等等方面,我们都需要用到人脸识别技术,这项技术应用到了很多的场景当中,对于日常的生活来说也提供了不少的便利,下面我们就将为大家介绍人脸识别技术。 ,而且通过人脸识别技术,可以不易察觉,不会陷入被人伪装欺骗的地步。 虽然人脸识别技术的优点非常多,但是我们也需要注意到它的缺点,因为人类的脸部或多或少存在着一定的相似性,所以对于人脸的外形来说,它是很不稳定的,而且有些人脸识别技术还可能会导致信息的泄露。 二、人脸识别技术的原理 人脸识别是识别技术的一种,主要是通过人类的面部特征来进行身份确认,在判断出是否存在人脸之后,就会开始检测脸部的位置和大小,根据检测出来的信息,就可以提出身份特征,然后和已知的人脸之间进行对此 人脸识别技术在现在的社会中已经越来越普遍了,我们也日常的生活中随处可见人脸识别技术,有些小区也是可以通过人脸识别技术来确定身份,不过我们在进行人脸识别的过程,也要多加注意保护自己的信息。

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    通过人脸活体检测技术的应用,避免实名认证环节中人脸识别被攻击的风险

    人脸识别作为一项成熟的生物识别技术,目前已广泛应用于金融、公安、社会服务、电子商务等领域。 ,用户的人脸将会被跟踪,以防止在认证的中途用户人脸被切换,并且在整个认证过程中会抽取多张人脸照片与后台人脸识别比对服务器预存的用户人脸照片进行人脸比对,以防止其他人进行假冒。 一个可以正常工作的人脸识别系统,除了实现识人之外,还需要其他的技术进行辅助,其中在人脸识别身份认证系统中很重要的一项技术就是人脸活体检测。 随着深度学习方法的应用,人脸识别技术的识别率已经得到质的提升。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。 而通过人脸识别与基于随机动作指令的人脸活体检测技术技术,非常好的解决了实名认证环节存在的风险与漏洞。 申明:文章为本人原创,禁止转载

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    Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(4)—人脸识别

    本篇博文是Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统的收官之作,在人脸识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上,实现人脸识别,废话少说,上效果图: ? 案例引入 在Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)——训练人脸识别模型中主要讲述神经网络模型的训练过程,使用OpenCV模块中的LBPH(LOCAL BINARY PATTERNS HISTOGRAMS)人脸识别器算法(cv2.face.LBPHFaceRecogni zer_create()方法实现),训练生成“.yml”后缀的模型文件。 人脸识别的过程也非常简单,通过使用OpenCV模块读取“.yml”后缀的识别模型文件,实现人脸识别。 示例代码如下所示:

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    Python人脸识别技术实现

    AI涉及的领域众多,图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支。 百度的BFR,Face++的开放平台,汉王,讯飞等等都提供了人脸识别的API,对于老码农而言,自己写一小段代码,来看看一张图片中有几个人,没有高大上,只是觉得好玩,而且只需要7行代码。 至于Haar,LBP的具体原理,可以参考opencv的相关文档,简单地,可以理解为人脸的特征数据。 :人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。 '; margin-top: 0px; padding-bottom: 0px; padding-top: 0px;">循环读取人脸的矩形对象列表,获得人脸矩形的坐标和宽高, 然后在原图片中画出该矩形框

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    人脸识别技术的真相

    人脸识别是机器学习的直接应用,这项技术已经被消费者、行业和执法机关广泛采用,它可能为我们的日常生活带来了便利,但也有严重的隐私问题。 人脸验证会计算图库和测试图像之间一对一的相似性,从而确定两副图像是否是相同的主体。例如,iPhone X基于人脸的登录功能或者机场的边境检查就是使用了这样的生物特征身份认证解决方案。 其中,执法机关会使用这项技术从人群中识别出他们感兴趣的人。 人脸识别技术还可以用于推断人的特征和行为,如情绪、年龄或健康状况。 但是,人脸识别是一种不同于其他技术的生物识别工具。乔治敦隐私&技术法律中心执行董事、人脸识别专家Alvaro Bedoya在近日接受USA Today采访时说,“你可以删除cookies。 人脸识别是一种不需要同意的生物认证工具。 越来越多的公民自由和隐私协会指出人脸识别的使用存在违反公民自由和隐私的危险,包括ACLU、人权观察、电子前线基金会以及英国的老大哥观察。

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    Python人脸识别技术实现

    AI涉及的领域众多,图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支。 百度的BFR,Face++的开放平台,汉王,讯飞等等都提供了人脸识别的API,对于老码农而言,自己写一小段代码,来看看一张图片中有几个人,没有高大上,只是觉得好玩,而且只需要7行代码。 至于Haar,LBP的具体原理,可以参考opencv的相关文档,简单地,可以理解为人脸的特征数据。 :人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。 '; margin-top: 0px; padding-bottom: 0px; padding-top: 0px;">循环读取人脸的矩形对象列表,获得人脸矩形的坐标和宽高, 然后在原图片中画出该矩形框

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    给你的电脑做个简单的“人脸识别认证

    本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题 : Simple “Face ID” for your PC 作者 | German Gensetskiy 翻译 | callofduty890 我们将使用人脸识别库。 你可以在数据库中找到很多很好的例子,我相信一个对我们很有用。 它使用OpenCV从相机捕获流。 我还决定使用构造神经网络来定位框架中的面部。 要有更好的准确性。

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    智能门锁:人脸识别技术

    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 图片来源:https://www.sohu.com/a/501784145_161795 2D人脸识别技术 2D人脸识别技术早在安防、监控、门禁、考勤中就已有应用,其硬件结构相当于一颗RGB摄像头,通过捕捉人脸图像 图片来源:《2021人脸识别行业白皮书》 3D人脸识别技术 3D人脸识别技术加入了深度信息算法技术,与2D识别技术相比,其识别准确率相差不大,但是在活体检测的准确率上有一定的提高。 图片来源:https://www.guayunfan.com/lilun/560934.html 在3D人脸识别厂家中, 以结构光技术为主打的厂家有:奥比中光、的卢深视、深岚视觉等; 以TOF技术为主打的厂家有 :艾芯智能等; 以双目视觉为主打的厂家有:商汤、旷视等 与2D人脸识别相比,3D人脸识别结合深度信息,在防伪安全上由此有了提高,在3D人脸识别的3中技术中,结构光作用距离相对较近,良率及一致性相对较差;

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    Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)—训练人脸识别模型

    目录 案例引入 本节项目 ---- 最近有小伙伴们一直在催本项目的进度,好吧,今晚熬夜加班编写,在上一节中,实现了人脸数据的采集,在本节中将对采集的人脸数据进行训练,生成识别模型。 首先简要讲解数据集训练生成模型的原理,这里使用的是LBPH算法,在OpenCV模块中已经有内嵌的方法cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create(),为了方便小伙伴们读懂之后的代码,在这里先举一个简单的人脸模型训练的小案例 第一步:采集人脸数据,网络上有许多案例Demo,不再赘述,代码如下: import cv2 detector = cv2.CascadeClassifier('C:/Users/Administrator

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    音视频技术开发周刊 58

    『音视频技术开发周刊』由LiveVideoStack团队出品,专注在音视频技术领域,纵览相关技术领域的干货和新闻投稿,每周一期。 ,同时尽量保持与现有技术的兼容性。 音频/视频技术 Android音视频开发之-WebRTC技术实践 何俊林 Android应用也可以植入WebRTC。好处是什么? AI智能 超实用的图像超分辨率重建技术原理和介绍 本文简单介绍了图像超分辨率重建技术的概念与实践,以及传统和基于深度学习的图像超分辨率重建技术的原理和应用方案。 图像 HDR关键技术:色调映射(一) HDR关键技术:色调映射(二) HDR技术近年来发展迅猛,在未来将会成为图像与视频领域的主流。

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    Milvus 实战|生物多因子认证系列 (二):人脸识别

    人脸识别是视觉 AI 领域中技术成熟度、商业应用程度都比较高的一个技术人脸识别又称为面部识别,是基于生物特征的识别方式。 | 关键技术 人脸识别通常包括人脸检测、人脸特征提取、人脸特征比对这三个环节。 人脸检测 人脸检测是人脸识别完整流程中的一个环节。 人脸识别系统首先用摄像头采集含有人脸的图像或视频流,然后用人脸检测技术检测人脸位置、定位五官关键点、提取人脸,随后才能进行人脸图像预处理及人脸特征提取。 在实际商业化方案中,人脸检测也可独立于人脸识别进行使用。比如近期被广泛应用的 AI 测温设备就是基于人脸检测技术迅速锁定人脸区域,从而实现红外热成像远距离自动测温。 所谓生物多因子认证,就是利用认证人所拥有的生物信息(包括指纹、人脸、声纹等)实现的一种更加安全的身份认证方式。

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    自然场景人脸检测技术实践

    相信大家作为各公司技术团队的骨干,应该也和我的同事们一样,正在紧张忙碌地用技术支撑着各方面的工作,同舟共济,抗击疫情吧。请大家注意做好个人和家庭防护,多加强运动,提高免疫力。 今天美美给大家带来两篇人工智能领域的技术文章。一篇是机器学习平台的建设实践,一篇是自然场景中的人脸检测,希望对大家有所启发。 在自然场景中,人脸检测技术挑战极大,美团AI平台视觉智能中心从底层算法模型和系统架构两个方面进行了改进,开发了高精度人脸检测模型VICFace。 一、背景 人脸检测技术是通过人工智能分析的方法自动返回图片中的人脸坐标位置和尺寸大小,是人脸智能分析应用的核心组成部分,具有广泛的学术研究价值和业务应用价值,比如人脸识别、人脸属性分析(年龄估计、性别识别 图1 自然场景人脸检测样本示例 二、技术发展现状 跟深度学习不同,传统方法解决自然场景人脸检测会从特征表示和分类器学习两个方面进行设计。

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    人脸识别技术的发展历程

    人脸识别既是一项起源较早的技术,又是一门焕发着活跃生命力、充满着学术研究魅力的新兴技术领域。 随着近些年人工智能、大数据、云计算的技术创新幅度的增大,技术更迭速度的加快,人脸识别作为人工智能的一项重要应用,也搭上了这3辆“快车”,基于人脸识别技术的一系列产品实现了大规模落地。 ? 在可以预见的未来,人脸识别领域必将会散发出更耀眼的光芒。 下面,我们将从人脸识别的历史发展情况和当前技术热点,揭秘这项神秘而又熟悉的技术。 但真正与我们现在的人脸识别技术有较多关联的研究,其实出现在20世纪70年代。 人脸识别作为当前非常热门且技术含量很高的一项技术,吸引了很多优秀学者与工程师的目光。在如今这个“数据爆炸”的新时期,人脸识别作为一项炙手可热的研究领域迎来了发展的新契机。

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    技术综述】人脸表情识别研究

    随着机器学习和深度神经网络两个领域的迅速发展以及智能设备的普及,人脸识别技术正在经历前所未有的发展,关于人脸识别技术讨论从未停歇。 目前,人脸识别精度已经超过人眼,同时大规模普及的软硬件基础条件也已具备,应用市场和领域需求很大,基于这项技术的市场发展和具体应用正呈现蓬勃发展态势。 检测出人脸后,可对人脸进行分析,获得眼、口、鼻轮廓等72个关键点定位准确识别多种人脸属性,如性别,年龄,表情等信息。该技术可适应大角度侧脸,遮挡,模糊,表情变化等各种实际环境。 在这里,用户可以通过人脸识别技术,搜索发送相应表情。Polygram是一个人工智能动力社会网络,可以理解人脸表情。 它以基于人脸识别的表情包为主要特色,即能够利用人脸识别技术,对面部的真实表情进行检测,从而搜索到相应的表情,并发送该表情。

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    动态人脸识别技术的研究

    动态人脸识别原理 2.1动态人脸识别系统框架 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。 现有的静态人脸识别技术无法满足某些特殊场合的需要,诸如海关监测等需要对视频中的人脸进行动态进行动态跟踪和识别,而满足这种场合需求的动态人脸识别技术相对欠缺。 随着三维图像采用技术的发展,利用直接的三维图像信息进行人脸识别已经成为人们研究的重点。 (3)适应于各种复杂背景的人脸分割技术研究 目前在复杂背景条件下的人脸分割研究取得了一定的进展。 6.结论 现代社会中,随着计算机技术的告诉发展,人工智能已经融入了人们生活的方方面面。而人脸识别技术,正是人工智能领域的关键技术,其广泛应用于智能机器人,智能视频监控系统,门禁系统中。 尽管人脸识别技术已经发展多年,但是还未能达到人们预期的目标。

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    58到家入驻微信钱包的技术优化

    一、需求缘起 大伙打开微信钱包,会发现58到家入驻了微信钱包的一级入口(如下图),这个入口流量极大,微信要求被接入的H5必须能抗住n万的qps(58到家的系统是偏交易的系统,虽然一天100w订单其实也没多少请求 “页面静态化”是一种将原本需要动态生成的站点提前生成静态站点的优化技术,什么样的业务场景可以进行“页面静态化”优化呢? 解答:总数据量不大,生成静态页面数量不多的业务,非常适合于“页面静态化”优化 <广告> 如果你读到了这里,说明对微信平台还是有点兴趣的,58到家微信平台团队目前只有一个女生负责(技术圈混,绝不骗人),奇缺人 一些说明:base北京,核心团队,技术导向,Java方向,和58沈剑一个团队 加入方式:(1)直接在文章下面留言(2)在公众号回复“招聘”获取加盟密钥 </广告完毕> 例如:到家开通的城市只有几百个,那只需提前生成几百个城市的 “页面静态化”是一种将原本需要动态生成的站点提前生成静态站点的优化技术,总数据量不大,生成静态页面数量不多的业务,非常适合于“页面静态化”优化。

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    58同城 | Embedding技术在房产推荐中的应用

    本文将以58同城为例,分享 Embedding 相关技术的实践,将首先介绍58同城房产的相关业务和推荐场景,然后讲解 Embedding 的相关技术实践方案,最后会深入介绍 Embedding 技术在房产业务推荐上的落地 主要内容包括: 房产业务及推荐场景 Embedding 的相关技术 Embedding 在推荐中的应用 01 房产业务及推荐场景 1. 房产业务介绍 ? 58同城&安居客是国内第一大房产信息平台,作为第一大信息平台,主要有两种业务场景,服务于两类对象。 58房产的相关推荐位还是比较丰富的,不同位置推荐的逻辑也有很大差异,在这里以安居客为例,列举安居客的5个主要推荐位: 首页,对于进入到首页的用户,首先判断用户类型,或者说用户来安居客的目的,比如说用户是来看二手房还是找新房的 03 Embedding 在推荐中的应用 下面详细介绍下 Embedding 技术在线上的具体应用: 1. Skip-gram 模型的应用 ?

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