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  • 2021-09-15 11:08:10

           随着技术的不断发展,人脸识别技术早已从图像识别发展到了生物识别。人脸识别建立在对人的脸部特征信息进行身份识别基础之上的一种生物识别技术。人脸识别的重点在于生命特征识别,图片没有生物特征,自然就不可以用图片来进行人脸识别,也就是说图片冒充不了活人。

           既然是生物特征识别,那就要找到能唯一确定的特性,人脸就是其中之一(其他生物特征还有虹膜、指纹等)。一直以来,人脸识别的技术都在不断在精度、稳定性、速度上进步与突破。为了防止被更高明的“骗子”骗到,人脸识别系统还加入了像静默活体检测、红外活体检测、获取生物信号(心率等)、光流场、深度摄像头、语音指令配合等技术,这些都大大增加了人脸识别的安全系数。

          目前人脸识别技术已经有很多企业与机构采用,将人脸识别应用到了各自不同的领域,如金融、公安、安防等,当然,还有许多日常生活中的应用。像现在的支付软件携带的人脸识别支付,公安与交通系统联合用于抓捕逃犯的人脸识别系统等等。随着5G、物联网的到来,在未来,会有越来越多人脸识别的应用方式被大家发现,人脸识别技术将会普遍应用到各个领域各个场景中。(想要了解有哪些智慧解决方案,欢迎咨询汉玛智慧小助手:18102797046微信同号)

          其实从人脸识别系统的工作流程来看,就能知道目前的人脸识别技术想用照片轻松破解那真是天方夜谭,不仅是因为人脸识别技术的革新,更是因为现在的人脸识别系统绝大多数融入了活体检测技术,计算机可以轻松地判别出人脸是“真的”还是“假的”。

           第一步:人脸图像采集及检测。通俗地讲,人脸检测就是“扫描”加“判定”,判别有效范围内是否存在人脸并将静态图像、动态图像信息采集下来。一般会用到参考模板法、人脸规则法、样品学习法、肤色模型法、特征子脸法等方法进行人脸判断。

           第二步:人脸图像预处理。因为采集到的原始图像会收到各种条件的限制和干扰,所以需要进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。

           第三步:人脸图像特征提取。基于人脸的某些特征(比如视觉特征、像素特征、变换特征等)进行人脸图像特征提取,形成特征数据。

           第四步:人脸图像匹配与识别。将提取到的人脸图像特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,找到相似度最高的一个,最终完成人脸识别的判定流程。

     

          不得不感叹科学技术发展之快啊,想想最开始人脸识别出来时,大家对它的质疑和不看好,现在已经基本全部解决,人脸识别技术用自己本身过硬的能力取得了大家的关注和广泛使用。我们汉玛智慧也将陪人脸识别技术一同前进,一同进步,争取给大家带来更精良的产品设备,更优质的智慧生活解决方案!

          

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    重磅干货,第一时间送达

    本文转自:AI算法与图像处理

    https://www.zhihu.com/question/350974284/answer/866151761

    已授权转载,如需转载请联系作者

    作者:人脸识别的研发工程师

    不太安全指的是什么,如果你指的是容易被hack,那我只能说,那你是过分担心了。首先,我要先亮明我的观点:任何一个人脸识别系统都有被hack的可能,只是成本问题。这么说吧,在人脸识别领域,苹果算是世界上做的最领先的几家公司,但是,犯罪分子如果想hack你的iphone x,要花费几万美元做一个人脸倒模,才有一定概率hack进你的手机,且不说犯罪分子是否有途径搞到你的多张多角度清晰照片来制造倒模,就算hack进你的手机了,且不说手机转账限额问题,你银行卡上的钱够cover住他的制造成本吗?毕竟,如犯罪收益无法高于犯罪成本,那谁又会去犯罪呢?

    这里先介绍一下人脸识别方案,现在的人脸识别从技术方案上分为2D和3D两种,几乎都是用深度学习的手段。在2D方向上,一般会有活体识别技术(支付宝人脸验证前,要你眨眨眼之类的,是一种被动活体识别)、声纹识别技术(在腾讯的一些产品上有用到)配合人脸识别,这就确保了用低廉的hack手段(如用一张相片就能成功识别),是无法通过识别系统的。在3D方向上,以苹果的结构光为主流,3D即意味着系统能获取验证者的深度信息,所以2D的手段(如相片)是100%不可能hack进识别系统。

    生活中,有很多地方都用到人脸识别,但是由于应用的场景不同,hack的难度也是不一样的。应用厂商肯定是依据不同技术的hack成本,和最终服务于什么功能,进而选择用什么样的人脸识别技术。比如说,国产安卓手机,2D方案的人脸识别只能用来手机解锁,想想看,谁会花高成本就为了解开你的手机锁?而苹果手机是用人脸信息进行支付的,所以用的是结构光,这大大的增加了hack成本。

    随着DL的大火,现在人脸识别的技术很成熟了,也是DL领域最早落地商用的技术之一,知名的大厂如阿里达摩院,腾讯AI Lab,小厂如商汤、旷视、依图,你要是兴趣可以看看他们提供的技术服务,一般不懂技术的市井小民想在终端hack进他们系统是不可能的。当然,像我这种Low Bee程序员,也没人觊觎我的荷包。。

    最后,我想说说顺丰自提柜的事件,这其实是被刻意放大了。我只能吐槽,这不是顺丰的技术不到位,是他们的产品经理有问题。一张照片就能hack进系统,只能说这个自提柜系统就没有加活体识别技术,估计是产品经理考虑快递不值几个钱,贵重物体也不会放自提柜,就觉得没必要上这个功能了,毕竟研发活体识别技术也是要砸大价钱的(业内的人都应该略知一二,当年某独角兽搞活体识别,是以50元一张corner case的成本砸出来的,当时收数据的成本一天就是几十万,当然出钱的冤大头是某p2p公司)。

    总结

    综上,不用太担心人脸识别不安全的问题,一般涉及到资金的人脸识别系统,都是不容易hack进去的,而真正涉及到巨大金额的操作,不会让你通过手机进行操作,更不可能只用人脸识别来确保安全。

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    人脸识别是近些年来在生物特征识别领域中最常用的一种模态,在公共安全领域得到了广泛应用。同时,人脸识别方式也是多样化发展,如静态人脸识别、动态人脸识别、3D结构光人脸识别等,其实各类人脸识别方式大同小异,关键都在于如何提取人脸数据中与身份相关的本质特征,同时消除其中受非身份因素影响的部分。

    红外人脸识别系统优点突出

    人脸识别系统在实际应用中面对的最主要问题是光照问题,用户普遍要求人脸识别系统能在不同的光照环境进行识别。但多数人脸识别系统采用可见光人脸图像进行识别,这类系统很容易受到环境光线变化的影响,从而无法在复杂的光照条件下精准的进行识别,所以在识别之前需要采用一些预处理算法对光照进行处理。虽然光照预处理算法能在一定程度上消除光照的影响,但同时也会使图像损失一部分有用的信息,影响识别准确率。

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    上行为可见光,下行为红外光,可以看出,红外光非常稳定,不受影响

    图片素材来源于网络,侵删

    红外人脸识别是为了解决人脸识别中的光照问题,而提出的一种解决方案,该技术是利用任何物体在绝对零度(-273℃)以上都有红外光发射的原理。由于人的身体和发热物体发出的红外光较强,其它非发热物体发出的红光很微弱,因此,利用特殊的红外摄像机就可以实现红外光成像并进行识别。所以,红外人脸识别性能不受环境光照变换的影响。

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    在完全黑暗的条件下进行红外人脸识别

    图片素材来源于网络,侵删

    除此之外红外摄像机可以在完全黑暗的情况下成像,所以红外人脸识别技术有了可以在夜间进行人脸识别的硬件基础。

    红外摄像采集技术

    红外摄像采集技术分为被动红外采集技术和主动红采集技术两种。

    1.被动红外摄像技术由于设备造价高且不能反映周围环境状况,因此很少采用。

    图片

    图片素材来源于网络,侵删

    2.主动红外摄像技术是利用特制的“红外灯”人为产生红外辐射,产生人眼看不见而普通摄像机能捕捉到的红外光,辐射照明景物和环境,利用普通低照度CCD黑白摄像机或使用“白天彩色夜间自动变黑白”红外低照度彩色摄像机去感受周围环境反射回来的红外光,从而实现影像采集并进行识别。

    红外人脸识别面对的难题

    虽然红外人脸识别对比传统可见光人脸识别有着明显的优势,但是主动光源的使用也带来了一些问题。

    1.主动光源会在眼镜上产生明显的反光,降低眼睛定位的精度。

    2.不能利用已有可见光数据集,用户需要重新构建红外人脸数据库训练人工智能,费时费力。

    面对红外人脸识别可能出现的数据短缺问题,数据堂提前感知并布局,能给与用户优秀的红外人脸识别数据解决方案。

    红外人脸识别数据解决方案

    面向红外人脸识别技术在将来的大规模应用,数据堂已采集红外人脸识别数据集,数据堂严格遵守相关规定,所采集的数据均已获得被采集人授权,数据堂致力于用高质量的数据推红外人脸识别技术的发展、有效保障用户数据性的安全性。

    红外人脸识别数据集
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    红外人脸识别数据集

    10000余名人员参与采集,每人采集28张照片(可见光+红外),数据集总采集量近30万张照片,包含室内室外多个场景,年龄分布覆盖少年到老人,标注准确率达97%以上,可用于红外人脸识别等任务。

    数据堂一直以最高标准要求自己,坚守并践行维护用户利益、保护数据安全、尊重用户隐私的承诺,已通过ISO27701隐私信息管理体系认证,值得信赖。

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    ISO27701隐私信息管理体系认证

    有了红外人脸识别数据集的数据支持,一定能提升红外人脸识别的准确率,红外人脸识别在应用也会有更高的安全性。

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空空如也

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为什么不能人脸识别