首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

中科院百人计划专家深度解析:银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗?

雷锋网按:本文内容来自云从科技创始人、中国科学院百人计划周曦博士在硬创公开课的分享。在未改变原意的基础上进行了编辑整理。 明明可以靠脸吃饭”这句话不再只是一个网络段子,随着人脸识别技术的普及,不光可以靠“刷脸”支付吃喝玩乐的花费,现在连银行办业务都可以“刷脸”了。 最近两年,国内各家中小银行和四大行地方分行已经陆续将人脸识别技术用于日常业务,前几日,四大行中的农行更是首先在全国范围应用人脸识别技术。 但是,银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗?本期公开课特意邀请到云从科技创始人、图像识别领域权威周曦博士为大家答疑

06
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

用照片也能追踪手机?人脸识别迎来“终结者”

就像世界上没有两片相同的雪花,你用手机拍摄的每张照片也是独一无二的。布法罗大学的研究人员掌握了一种方法,可以通过分析照片来追踪拍摄的手机,这项研究为身份验证提供了另一种可能性——用手机拍摄的照片来识别身份。 照片噪点也能当手机的「身份证」 由于元件尺寸和衬底材料的不可控,即使是同一型号的相机也会在传感器上有细微的差别。当均匀的光线投射到传感器上时,每个像素输出的值并不完全相同,这会导致图像的某些像素或明或暗,产生噪点,这种成像缺陷被称为PRNU(光照响应不一致性)。 由于PRNU 是由传感器本身的物理特

05

清华大学发布:人脸识别最全知识图谱

自20世纪下半叶,计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时,伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用,数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素,各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉技术的涉足。该技术是人工智能技术的重要组成部分,也是当今计算机科学研究的前沿领域。经过近年的不断发展,已逐步形成一套以数字信号处理技术。计算机图形图像、信息论和语义学相互结合的综合性技术,并具有较强的边缘性和学科交叉性。其中,人脸检测与识别当前图像处理、模式识别和计算机视觉内的一个热门研究课题, 也是目前生物特征识别中最受人们关注的一个分支。

03

清华出品 | 人脸识别最全知识图谱

自20世纪下半叶,计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时,伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用,数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素,各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉技术的涉足。该技术是人工智能技术的重要组成部分,也是当今计算机科学研究的前沿领域。经过近年的不断发展,已逐步形成一套以数字信号处理技术。计算机图形图像、信息论和语义学相互结合的综合性技术,并具有较强的边缘性和学科交叉性。其中,人脸检测与识别当前图像处理、模式识别和计算机视觉内的一个热门研究课题, 也是目前生物特征识别中最受人们关注的一个分支。

04

刷脸和指纹识别out啦,这些公司正在用静脉识别技术颠覆金融业

大数据文摘作品 作者:Kate 编译:吴蕾,行者,任杰 日前,生物识别技术越来越受欢迎,日益成为全球金融服务行业的宠儿。 据估计,到2021年,生物识别市场有望达到300亿美元的价值。而且,该技术可能是目前最便捷的方法,因为可以为用户省去记住数字,代码或密码的烦恼。 为了利用这项技术,部分银行已经开始尝试对之进行测试,当然日前仅局限在少数用户和特定市场。或许过不了多久,生物识别技术将会成为身份认证的主流形式,复杂密码形式将一去不复返。 当前,在市场上,还活跃着一些其他主流方法,如指纹识别。这些方法中,静脉

02

深度人脸识别中不同损失函数的性能对比

无约束人脸识别是计算机视觉领域中最难的问题之一。人脸识别在罪犯识别、考勤系统、人脸解锁系统中得到了大量应用,因此已经成为人们日常生活的一部分。这些识别工具的简洁性是其在工业和行政方面得到广泛应用的主要原因之一。但是同时,这种易用性掩盖了工具设计背后的复杂度和难度。很多科学家和研究人员仍然在研究多种技术以获得准确、稳健的人脸识别机制,未来其应用范围仍然会以指数级增加。2012 年,Krizhevsky 等人 [1] 提出 AlexNet,这一变革性研究是人脸识别领域的一项重大突破,AlexNet 赢得了 ImageNet 挑战赛 2012 的冠军。之后,基于 CNN 的方法在大部分计算机视觉问题中如鱼得水,如图像识别、目标检测、语义分割和生物医疗图像分析等。过去几年研究者提出了多种基于 CNN 的方法,其中大部分方法处理问题所需的复杂度和非线性,从而得到更一般的特征,然后在 LFW [12]、Megaface [13] 等主要人脸数据集上达到当前最优准确率。2012 年之后,出现了很多基于深度学习的人脸识别框架,如 DeepFace [14]、DeepID [15]、FaceNet [16] 等,轻松超越了手工方法的性能。

04
领券