反人臉技術並非壞事 促進人臉識別技術進化和成熟

2020-10-03 旺龍ITLONG

人臉識別技術作為十大突破性技術之一,可見其無法比擬的優勢和發揮的商用價值,近幾年,基於人臉識別技術的產品和解決方案層出不窮,隱隱有著百花齊放,百家爭鳴的發展趨勢,所應用的場景也涉及到了各行各業,尤其是在支付、驗證、通行等等場景應用尤其突出。

科技向善,隨著人臉識別技術的深入和成熟,「反人臉識別技術」也逐漸頻繁的出現,僅用照片、模型等方式方法幹擾人臉識別技術的新聞也不少。

技術是需要持續創新和完善的,對此,大部分的企業進行修復優化,採用活體檢測技術,也就是通過人臉識別技術進行身份驗證的時候,需要通過點點頭、眨眨眼、張嘴搖頭、左轉右轉等動作來進行活體檢測,防止被圖片、動圖、視頻等方式矇混過關。

從上述情況來看,目前人臉識別技術雖然擁有無法比擬的優勢,但也存在著不少缺陷,這也是為什麼有不少人對人臉識別技術抱著質疑的態度,尤其是西方國家,認為人臉識別未經允許的情況侵犯肖像權、存在被濫用的威脅等問題。

不可否認,人臉識別技術確實也存在一定風險,近年來不少黑客利用自身技術打包出售數據,甚至不少非法人員利用數據進行非法活動。

既然如此,人臉識別技術是否安全可靠呢?

當然,凡是有利有弊,相對缺陷和風險,通過人臉識別技術的賦能,我們的生活或工作的智能和便捷程度得到了進一步提高,例如在通行方面,門禁系統通過搭載人臉識別技術有了人臉門禁,人們站在人臉識別儀面前刷臉,無需1秒即可通過,梯控系統搭載人臉識別技術有了人臉梯控,刷臉乘梯,還有在支付方面,刷臉支付,更加的智能和方便,此外在人臉識別的輔助下提升了公共安全,警方通過人臉技術破獲不少案件。

一項穩定成熟的技術是需要經過反覆的質疑、法律的完善、不斷發展和優化的過程,有漏洞那就修復,有需求那就升級,比如今年突然爆發的新冠疫情,大家都戴口罩的情況下,讓人臉技術無法精準的識別的情況下,大部分企業第一時間進行修復和升級,讓大家在戴口罩的情況也能識別。

因此,反人臉識別的出現並非壞事,反而促進技術的進化和成熟,當然我們在應用場景的時候,也需要多結合實際情況進行多方面考量,不能因智能便捷而盲目過分使用人臉技術。

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    原標題:人臉識別系統識破雙胞胎替考科目二背後:技術越來越成熟   早在人臉識別技術興起之初,就有不少人提出這樣的問題:如果面對兩個長得一模一樣的雙胞胎,人臉識別還能精準地識別出來嗎
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    由於人工智慧的發展,近年來,基於海量數據的人臉識別技術被廣泛應用於各個領域。火車、地鐵通道、人臉通道、微郵服務、一些工作人員測繪設施等都是人臉識別技術的特殊應用。要了解人臉識別保護個人信息的難點,首先要了解人臉識別技術被廣泛應用的原因及其適用範圍,這樣才能對人臉識別技術保護個人信息進行法律監督。
  • 人臉識別技術和產業風險凸顯 需構建相應的監管機制
    如此背景下,不少行業人士呼籲,構建與之相適應的市場環境和監管機制,迫在眉睫。攻防持久戰當下,生物識別技術逐步向深度學習進化,協助各行業各領域從業人員將經驗數位化,節省人力,提高效率。然而,技術升級必然伴隨著攻擊手段的升級,攻與防、正與邪始終處在持久戰之中,「反人臉識別技術」「反生物識別產業」等黑科技、黑產業也隨之漸火。
  • 人臉識別技術在考勤的應用
    近年來,人臉識別技術發展迅猛,識別精度和速度不斷的得到提升,在眾多領域的應用裡都能「大展身手」使人眼前一亮,觸不及防。 首先,我們來了解一下什麼是人臉識別技術?人臉識別技術是指利用分析比較的計算機技術識別人臉。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域,其中包括人臉追蹤偵測,自動調整影像放大,夜間紅外偵測,自動調整曝光強度等技術。
  • 近紅外技術前景廣闊 人臉識別場景日趨多元
    廈門網訊 (文/廈門日報 記者 吳君寧 圖/帕米科技提供)近日,國內幾大銀行陸續宣布上線「刷臉支付」、ATM機「刷臉取款」,我市部分農行ATM機也實現了「刷臉」取現;以蘋果iPhone X為代表的智慧型手機實現了人臉解鎖、付款等功能;此外,人臉識別門禁、通過「刷臉」籤到也悄然普及至全市多家企業……人臉識別技術的成熟使市民的生活步入了「看臉時代」。
  • 人臉識別技術風險的法律防範
    弱人工智慧向強人工智慧的轉化  人臉識別技術(Face Identification Technology)是基於人的臉部特徵,用攝像機或攝像頭採集含有人臉的圖像或視頻流,並自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術
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  • 人臉識別技術面臨的困難與挑戰
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  • 人臉識別技術介紹和表情識別最新研究
    作者:夏初來源:公眾號|計算機視覺工坊(系投稿)一、人臉識別技術介紹人臉識別作為一種生物特徵識別技術,具有非侵擾性、非接觸性、友好性和便捷性等優點。早在二十世紀初期,人臉識別已經出現,於二十世紀中期,發展成為獨立的學科。人臉識別真正進入應用階段是在90年代後期。人臉識別屬於人臉匹配的領域,人臉匹配的方法主要包括特徵表示和相似性度量。人臉識別通用的流程主要包括人臉檢測、人臉裁剪、人臉校正、特徵提取和人臉識別。人臉檢測是從獲取的圖像中去除幹擾,提取人臉信息,獲取人臉圖像位置,檢測的成功率主要受圖像質量,光線強弱和遮擋等因素影響。
  • 淺談人臉識別技術日益普及背後的利與弊
    比如說AI人工智慧、人臉識別技術、自動駕駛等等。尤其是人臉識別技術的落地應用非常多,在國內的行動支付中,「刷臉」支付早已深入人心。此外,「刷臉」在金融、醫院、企業以及各種機構單位中也是被廣泛的應用。不過,人臉識別技術雖然使用越來越多,存在的風險似乎也暴露出來。前段時間有報導稱,說人臉的信息被以0.5元一份的價格在網上進行出售。因此,人臉識別技術對我們來講到底是利大於弊還是弊大於利呢?
  • 新技術變成「危險武器」 誰在濫用人臉識別?
    近期,濟南一位看房者戴著頭盔進入售樓處,這樣滑稽的行為,揭開了一條關於技術開發者、使用者和受益者的利益鏈條,人臉識別沒有成為服務消費者的技術,反而成為房地產開發商精準營銷的工具。 對於用戶而言,如果風險無法避免,只能選擇全面避開人臉識別技術。 技術的開發者和推廣者也會陷入沮喪,技術並不是一開始便帶有惡意。
  • 指紋人臉語音,生物識別技術大對比
    了解了生物技術後,還要摘掉影響最終用戶體驗的三點因素: 1)硬體產品質量是圖像輸入質量的關鍵因素 2)生物識別算法決定了生物識別驗證的結果,同時也是速度和性能的重要影響因素 3)實用性 生物識別技術都有各自優勢和限制,現階段指紋是應用最為廣泛和成熟的一種技術,也是生物識別應用的起點。
  • 人臉識別技術的基本方法是什麼?
    分析算法人臉識別技術中被廣泛採用的區域特徵分析算法,它融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理於一體,利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特徵點,利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型,即人臉特徵模板。
  • 人臉識別核心算法及技術解析
    然後將每個Gabor特徵圖譜劃分成若干互不相交的局部空間區域,對每個區域提取局部鄰域像素的亮度變化模式,並在每個局部空間區域內提取這些變化模式的空間區域直方圖,所有Gabor特徵圖譜的、所有區域的直方圖串接為一高維特徵直方圖來編碼人臉圖像。並通過直方圖之間的相似度匹配技術(如直方圖交運算)來實現最終的人臉識別。
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    「刷臉」大名為人臉識別技術,早已隨著智能機、手機APP、門禁系統走進了千家萬戶,而指紋識別技術在這之前更是早已普及,那為何同人臉識別技術、指紋識別技術統稱為生物識別技術三巨頭的虹膜識技術別遲遲未見消息?
  • COVID大流行推動人臉識別技術應用
    打開APP COVID大流行推動人臉識別技術應用 51CTO 發表於 2021-01-07 15:55:58 在全球範圍內,人工智慧和各種監控技術正逐步成為抗擊新冠肺炎的武器
  • 關於faceID——近紅外人臉識別技術的分析介紹
    各類人臉識別方法的關鍵都在於,提取人臉數據中與身份相關的本質特徵,同時消除其中受非身份因素影響的部分,非身份因素一般包括:環境光照、姿態、表情、飾物等。其中,光照問題在實際應用中最為重要,用戶普遍要求人臉識別系統能適應不同的光照環境。 一般的人臉識別系統都採用普通的可見光人臉圖像進行識別,這類系統容易受到環境光線變化的影響,在識別之前往往需要採用一些預處理算法對光照進行處理。