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    中兴智能视觉大数据:未来五年人脸识别市场规模将保持年均25%的增长速度

    中兴智能视觉大数据报道:人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别的应用集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。人脸识别在国内广为人知始于近几年,其实早在20世纪90年代人脸识别就已在美国、德国、日本等国家应用,作为新兴技术,人脸识别搭载“高科技”标签,广为产品厂商和用户喜爱。

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    打开C端市场,人脸识别安防还需搬掉三座“大山”

    去年,马云爸爸的支付宝开启了一个“刷脸”登陆功能,本月初,微信也搞了一个“至尊宝能量继承者”活动,要求用户进行人脸认证以加强对于QQ账号的保护……类似此种的“安防”情景还有许多。 从以上来看,我们可以知道,基于人们对于安全性的进一步高要求,安防领域正在经受一场由“人脸识别”技术所领导的变革。 人脸识别+安防前景广阔 据了解,人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而将检测到的人脸与库中数据进行对比、识别等一系列

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    应用人脸活体检测技术,保障人脸识别技术的安全性

    目前,深度学习的发展使人脸识别技术的性能有了质的提升,其具有自然、直观、易用等优点, 已广泛应用于智能安防、公安刑侦、金融社保、智能家居、电子商务、人脸娱乐、医疗教育等领域, 应用场景丰富, 应用市场潜力巨大。然而, 人脸识别技术的广泛应用亦使得人脸识别技术的安全性问题日益凸显,传统的人脸识别研究专注于整体识别性能的提升, 并不判断当前获取的人脸图像是来自活体人脸还是假体人脸。若不法分子利用传统人脸识别技术的这个安全性隐患, 使用假体人脸成功冒用合法用户身份, 从短期来看, 侵犯了合法用户的权益, 较大可能造成生命财产损失; 从长远来看, 亦会影响人脸识别技术的进一步广泛深入应用。因此, 如何准确识别活体人脸与假体人脸, 保障人脸识别技术的安全性成为一个亟待解决的问题。因此,人脸活体检测研究具有非常重要的应用价值。

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    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。

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    原创 | 从席卷全球的“刷脸”乱象,看国内人脸识别立法方向

    近两年来,人脸识别技术引发的数据隐私问题一直备受公众讨伐。仅就2019年而言,全球范围内人脸识别技术使用相关的案件便层出不穷:瑞典数据保护机构(DPA)因当地一所高中使用人脸识别技术来记录学生出席情况开出金额20万瑞典克朗(约人民币14.6万元)的罚单;美国四个城市相继禁止政府部门使用人脸识别技术;微软公司疑似因隐私保护和授权瑕疵方面的原因删除了曾为全球最大的人脸识别数据库MS Celeb;Facebook因人脸识别功能或面临着可高达350亿美元的集体索赔;我国AI换脸软件ZAO因涉嫌侵犯隐私被工信部约谈整改...... 而近两个月,由于BLM运动的影响,人脸识别更是被推至风口浪尖,随着这项技术下沉到各个领域遍地开花,最终到达了一个需要法律深度介入的十字路口。

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