前言 最近突然有个奇妙的想法,就是当我对着电脑屏幕的时候,电脑会先识别屏幕上的人脸是否是本人,如果识别是本人的话需要回答电脑说的暗语,答对了才会解锁并且有三次机会。 我去网上找了张图片类似这样子 识别功能已经完成了接下来就是语音识别和语音合成,这需要使用到百度AI来实现了,去登录百度AI的官网到控制台选择左边的语音技术,然后点击面板的创建应用按钮,来到创建应用界面 打造电脑版人脸屏幕解锁神器 打造电脑版人脸屏幕解锁神器 运行后我说了你好,可以看到识别出来了。那么我们的小模块功能就都做好了接下来就是如何去整合它们。 ~\Python37\Lib\site-packages下的playsound.py文件,找到如下代码 打造电脑版人脸屏幕解锁神器 在sleep函数下面添加winCommand('close', alias 打造电脑版人脸屏幕解锁神器 结语 至于发送邮件的功能和锁屏解锁的功能我就不一一去实现了,我想这应该难不倒在座的各位吧。
一些苹果的竞争对手们还在继续沿用着传统的指纹解锁方式,FaceID 解锁方式显然是革命性的:扫你一眼,手机自动解锁。 这意味着,要解锁你的手机,该网络只需计算在解锁过程中拍摄的人脸照片与注册时所存储的人脸照片之间的距离。 如果这个距离低于某个阈值,则会解锁手机,阈值设置得越小,你的手机将越安全。 每种颜色代表不同人脸(这里部分颜色被重复使用) ▌实验! 现在,我们将模拟一个通用的 FaceID 解锁过程,看看其中的模型是如何进行运作的。 首先,注册一个用户的脸部信息;在解锁阶段,其他用户在正常情况下都不能够成功解锁设备。如前所述,神经网络会在解锁阶段计算当前人脸与所注册人脸图片之间的距离,并且会查看该距离是否小于某个阈值。 嵌入空间中来自不同用户的人脸距离计算 因此,将距离阈值设置为 0.4 就足以防止陌生人解锁你的手机。
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今天,我们将使用深度学习来创建面部解锁算法。要完成我们的任务需要三个主要部分。 查找人脸的算法 一种将人脸嵌入向量空间的方法 比较已编码人脸的函数 人脸面孔查找和定位 首先,我们需要一种在图像中查找人脸的方法。我们可以使用一种称为MTCNN(多任务级联卷积网络)的端到端方法。 为了比较人脸并找出两个人脸是否相似,我们需要在向量空间中对它们进行编码,如果两个人脸相似,则与它们相关联的两个向量也都相似(接近)。 好的,我们有一种方法来找到脸,看看它们是否彼此相似,现在我们可以创建我们的脸解锁算法。 总结 我们已经看到了一种仅使用2D数据(图像)创建人脸解锁算法的有吸引力的方法。它依靠神经网络对相似面孔彼此靠近的高维向量空间中的裁剪面孔进行编码。
原题目:从诺基亚 X6 聊人脸解锁:你以为有结构光就叫安全吗? 在人脸识别时代,其实大部分消费电子科技媒体谈的所谓安全性都是第一阶段的安全性,这的确也是人脸识别解锁乃至支付最大的挑战。 那个时代的人脸解锁体验当然比现在差远了,尤其识别率和对场景的要求,都和现在的人脸解锁解决方案相去甚远。 但这是次要的,在人脸解锁功能推出初期,谷歌似乎没怎么考量过这项功能的安全性,所以用照片来欺骗 Android 4.0 的人脸识别解锁是完全可行的(即第一阶段的安全性差)。 其实我不知道诺基亚 X6 的人脸解锁用的是哪家的方案(诺基亚当前全系支持人脸解锁设备的手机应该都是同一套方案),可能并不是时下国内厂商普遍流行的 Face++(旷视)。
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。 如,首次打开这部全新的 G7 时,LG 曾提醒用户不要打开人脸识别。「人脸识别为二级解锁方法,会降低您手机的安全性,」LG 手机播报道,提醒用户类似的人脸也可以解锁你的手机。 三星发言人表示:「人脸识别是为了更方便地打开手机,类似于『滑动解锁』。 除了在录入人脸时有一些科幻风格的脸部扫描图形,该手机在 3D 人脸面前立马就开了锁。一加 6 无疑是本次测试中安全性最差的手机。 一加发言人表示:「我们设计人脸解锁是为了方便。 我们在不断努力改进自己包括人脸解锁在内的所有技术。」
首先是人脸识别解锁。锁屏时点亮屏幕,匹配面部数据,看一眼即可马上解锁,不受湿手或戴手套的影响。 人脸识别解锁已经算不上新技术了。在门禁、安防等诸多领域,人脸识别早已变成了习以为常的事情。 不过在手机应用方面,人脸识别解锁确实是新现象。在小米宣布推出前的一周,vivo在印度发布的V7+宣布开始应用人脸识别解锁。 △ 旷视科技 人脸解锁背后的旷视科技 发布会上,小米并未公开人脸识别解锁的技术供应商。 其次是人脸识别在用户体验和成本方面,确实要比指纹划算很多。 之前不少人担心人脸识别的安全性问题,比如拿一张照片就能解锁,或趁着睡觉解锁。 因为新一代iPhone将采用的3D人脸识别解锁,和我们今天报道的2D人脸识别解锁,还是会有原理上的不同滴。
电影电视剧中经常出现大规模的人脸识别网络监控,随着人脸识别技术的进步,电影里的一切正逐步变成现实。 据了解,传统的人脸识别技术拥有超过30年的研发历史,主要是基于可见光图像的人脸识别技术,但无法适应环境光照变化是该技术的痛点所在;2017年人工智能热度再起,将人脸识别推向了大众视野。 iPhone X 使用Face ID替代指纹解锁功能,并利用红外摄像头解决了解锁时的光照问题,被视为苹果公司顺应潮流的一项革新举措。 支付宝在2015年就实现了人脸识别登录。 Face ID的身份识别系统随意被他人用人脸识别意外解锁的几率是一百万分之一,较苹果的指纹身份之别技术Touch ID大为提高,后者被随机他人指纹意外地成功解锁的几率是五万分之一。 技术的发展解锁了更多的智能场景,而智能场景的解锁也在催促着技术寻求更多突破。在这样一个相辅相成的情况下,人脸识别离商用、民用的距离越来越近。安防领域,网络商务,电子政务,几乎都能找到人脸识别的影子。
仅仅一周,在世界另一端的黑客就声称,他们已经成功复制了人脸,从而可以轻松解锁任何人的IPHONE X,甚至于他们采用的技术可能会比安全研究人员所研究的方法更为简捷。 X,破解了脸锁。 “这个解锁过程比我们所想像的要容易得多” 抛开要获取脸部的精确扫描结果这个很大的挑战,单就研究人员所使用的简单办法来说,要比此前所用的更加昂贵方法尝试进行脸部解锁好得多,这里说的是本月早期著名科技网站WIRED 与之相比,研究人员Bkav则说,他们可以使用更为便宜的材料组合破解脸锁,他们采用3D打印,而不是模具制作脸部框架,更令人拍案叫绝的是,他们采用的平面(二维)纸张打印出的固定不动的眼睛图案,就能成功解锁。 WIRED为我们自己脸锁测试所制作的几个面具,没有一个能够解锁。 “识别机制并没有你想象那么严格,”研究人员Bkav写到,“我们只需要半张脸就可以制作出解锁面具,这甚至比我们原先所想的还要简单。”
通过人脸识别解锁和 APP 远程指纹解锁的方式,使得智能家居的内容更加丰富, 人们的生活更加便捷。在智能家居的潮流下,我们的作品可以完美融入。 2.1.3 交互设计 人机交互界面的设计,提供以下功能: (1)人脸信息录入 (2)设定解锁的时间段 (3)设置人脸姓名(默认为 visitor) (4)人脸信息删除 程序流程图如下所示: ? a.以下为人脸信息录入界面下模式选择设置,通过按键移动光标选择不同的模 式。“All Day”表示全天均享有人脸识别解锁权限,一般为房屋主人所享有。 TLS 协议,增强设备接入端的安全性; (4)APP 可以实现远程指纹解锁和密码解锁,远程报警等功能; (5)当门外有陌生人员活动时,摄像头将完成抓拍,上传至手机 APP。 (3)人脸识别速度:本系统可以实现实时人脸识别,考虑电磁锁的延时,门锁 解锁速度保证在 0.5s 内。
解锁时,苹果将从刘海中投射出人脸看不见的红外光,并读取用户脸部的3D几何结构图,由此与之前存储的脸部数据图进行对比。图片相近,即可解锁成功。 据悉,小米Note3采用了2D人脸解锁的方案,这样的方案在对于平面的照片,视频人脸,或者熟睡的人脸时,也有解锁可能。 而苹果采用的原理叫做“结构光双摄方案”,该方案足以识别这类平面攻击。 且在刷脸时,眼睛闭着也是解不了锁。此外,库克称其无论是改变发型,戴上眼镜,还是戴上帽子,Face ID都能成功识别。这在活体检测上,又近了一步。 那么问题又来了,如《碟中谍》电影中人脸面具怎么办? 就在发布会现场,苹果CEO现场的第一次刷脸解锁并未成功,场面一度十二分尴尬。 为何解不开锁呢? 也许是因为发布会后面的强光束。 目前原因不得而知,不过,这款手机确实有这个硬伤,近红外光或强太阳光下,可能刷不出脸来,解不开锁。 因为苹果手机在解锁时,发射的是红外光,当光的波段与红外光接近时,就会干扰到识别过程,继而解锁失败。
今天,也就是 2017 年 9 月 11 日,小米发布了两款手机产品 Note 3 和 MIX 2, 其中,Note 3推出了一项新功能,人脸解锁。 以后,请忘掉密码,忘掉指纹,欢迎走进看脸的时代。 令人惊喜的是,小米 Note 3 支持基于人工智能的人脸解锁,雷军表示,Note 3 的人脸解锁速度为 500 ms,和指纹解锁的速度一样快。 据雷军介绍,人脸解锁主要适用于以下两个场景: “干手指”、湿手的时候指纹解锁难识别 ? 冬天带触屏手套指纹解锁不可用 ? 而明天,2017 年 9 月 12 日,在苹果秋季新品发布会上,其 iPhone 十周年纪念款 iPhone X 据传也将推出人脸识别解锁功能。 在很多评测中,三星 S8 的人脸识别解锁的准确率很高,而且速度很快。
人脸检测的概念 人脸检测是一种在多种应用中使用的计算机技术,可以识别数字图像中的人脸。人脸检测还指人类在视觉场景中定位人脸的过程。 人脸检测可以视为目标检测的一种特殊情况。 MTCNN算法是一种基于深度学习的人脸检测和人脸对齐方法,它可以同时完成人脸检测和人脸对齐的任务,相比于传统的算法,它的性能更好,检测速度更快。 本文目的不是为了强调MTCNN模型的训练,而是如何使用MTCNN提取人脸区域和特征点,为后续例如人脸识别和人脸图片预处理做铺垫。 P-Net是一个人脸区域的候选网络,该网络的输入一个12x12x3的图像,通过3层的卷积之后,判断这个12x12的图像中是否存在人脸,并且给出人脸框的回归和人脸关键点。 对各个网络结果的作用理解之后,我们深入了解一下其所采用的损失函数。 MTCNN的损失函数 针对人脸识别问题,直接使用交叉熵代价函数,对于框回归和关键点定位,使用L2损失。
人们对 iPhone X 讨论最多的一个功能就是最新的解锁方式,TouchID 的接替者:FaceID。 随着苹果手机边框面积的减少,苹果公司必须开发一种更便捷、快速的新型解锁方式。 然后是解锁阶段,从用户解锁(应该会成功)到其他人解锁(不会成功)。如前所述,重点在于该网络计算解锁手机的人脸与注册人脸之间的距离,及其是否低于特定阈值。 现在我们来看如果用户尝试解锁设备会发生什么。同一用户的不同姿势和面部表情都达到了极低的距离,平均距离在 0.30 左右。 ? 同一用户在嵌入空间中的人脸距离。 而不同人的 RGB-D 图像的距离平均值为 1.1。 ? 不同用户在嵌入空间中的人脸距离。 因此,将阈值设置为 0.4,可以防止陌生人解锁你的设备。 结论 本文介绍了如何基于人脸嵌入和孪生卷积网络实现 FaceID 解锁机制的概念验证。希望对大家有所帮助。
今天我们将为大家揭秘网传实现“戴口罩解锁iPhone”的两种方式,让你找回刷脸解锁的幸福感。 于是就有人琢磨,在不摘口罩的状态下,能不能直接面部解锁手机呢? 事实上还真可以,部分安卓手机就可以直接戴口罩解锁。而苹果对面部识别算法的要求更严格,相对而言不太容易实现。 ? 但是! 目前网传的戴口罩解锁iPhone的方式有两种,一种是“暴力破解”,强制让iPhone记住自己戴口罩的脸;另一种是利用一张白纸“骗”过Face ID。 把脸印在口罩上,外国人解锁iPhone的另类姿势 除了通过不断训练自己的iPhone,外国网友还想到了一种另类方式解锁:把你的脸印在口罩上。 ? 有网友担心:“如果我们佩戴了其他人的口罩,是不是也能解锁呢?”由此会引发一些安全担忧。 ? 这位网友想到了这个口罩可以用在医院舒缓病人情绪:“这可不是开玩笑。
人脸识别在我们的日常生活之中非常常见,手机解锁需要通过人脸识别,进入学校图书馆、宿舍门禁也需要人脸识别,在付款的时候同样可以利用人脸识别进行线上支付。 ,像人脸识别解锁、人脸识别付款等都是1秒钟不到的事情,比起普通的方法,人脸识别显然是提升了便捷性;三是提升科技性,无论是在哪一个方面,人脸识别依靠着先进科技,完成它的使命,实际上也是提升了整个社会的科技性 二、人脸识别安全吗 人脸识别的安全性能是很有保障的。 就比如人脸识别其实并不是单纯靠一个脸就能够轻松刷开,比如平时用他人照片去进行人脸支付,是无法成功的,这就是机器背后的科技奥秘,它能够识别照片还是真人。 同时,人脸识别需要识别整个人脸的五官构造和骨架构造,所以即便是他人拿着手机对准大家的脸,只要眼睛没有睁开或者是捂住半边脸,也同样是无法解锁的,充分保障了大家的隐私安全。
不同于一些竞争对手继续使用放在不同位置的指纹传感器,苹果决定革新我们解锁手机的方式,让我们看一下手机就能解锁。 这意味着,要解锁你的设备,网络只需计算在解锁过程中拍摄的照片与在注册阶段存储的照片之间的距离。如果距离低于某个阈值,则设备解锁(阈值越小,设备越安全)。 实验 现在我们可以试着看看这个模型的运作,它模拟一个FaceID的流程:首先,注册用户的脸。然后,解锁阶段,从用户(应该成功),从其他人那里,不应该解锁设备。 前面提到,区别在于网络在解锁手机和已注册的人脸之间进行计算的距离,以及是否处于某个阈值之下。 让我们从注册开始:我从数据集中采集了同一个人的一系列照片,并模拟了注册阶段。 另一方面,来自不同人的RGBD图片的平均距离为1.1。 ? 不同用户嵌入空间中的距离 因此,使用约0.4的阈值应足以防止陌生人解锁你的设备。
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。 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。 RealAI 表示,这是世界唯一通过 AI 对抗样本技术攻破商用手机人脸解锁的案例。 测试开始前,这 20 部手机被统一录入同一位测试人员的人脸验证信息,随后另一位作为「攻击者」的测试人员戴上加入对抗样本特技的「眼镜」依次去尝试解锁。 近年来,关于人脸识别的争议一直存在,此前也陆续曝光过「一张打印照片就能代替真人刷脸」、「利用视频欺骗人脸身份认证」、「打印 3D 模破解手机人脸解锁」等等安全事件。
在这段视频发布后,三星发言人在声明中表示:面部识别不是一项安全功能,只是为了方便用户打开手机主屏。 “面部识别只是为了方便你打开手机——类似于滑动解锁。” 该发言人还补充说,“我们提供最高级的生物认证——指纹和虹膜——来解锁手机和认证Samsung Pay或Secure Folders功能。” 随后利用处理后的动态照片,在手机上完成某App的人脸识别登录。随后主持人还现场演示了动态换脸的方式破解人脸识别。 不过国内的人脸识别公司们随后出面解释称,传统的人脸识别方法,的确能被315晚会展示的方法攻破,但是目前最新的人脸识别技术已经采用最新方法,可以识别合成的视频、图像与自然视频、图像的差异,也可以。 在315晚会上被破解人脸识别功能的App,普遍被认为是支付宝。而自称躺枪的支付宝当时回应称:“任何通过照片或者处理过的动态照片实现人脸登陆,导致账户被盗,支付宝全赔”。
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