据凤凰网科技报道，某大型行的人脸识别系统存在漏洞，造成6名储户百万元现金被异地盗取。受害人表示，远在异地的犯罪分子，7次通过了银行的人脸识别，6次通过活检，一次都没识别出来犯罪分子使用的是假人脸。
近日，顶象发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书共有8章73节，系统对人脸识别的组成、人脸识别的内在缺陷、人脸识别的潜在安全隐患、人脸识别威胁产生的原因、人脸识别安全保障思路、人脸识别安全解决方案、国家对人脸识别威胁的治理等进行了详细介绍及重点分析。
今年7月份，两大银行接连爆出多名储户的数百万存款被异地“刷脸”盗取，引发全社会关注。其实，因人脸安全问题导致资金被盗、被贷款安全事件已不是新鲜事。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书对保障人脸信息安全、提升人脸识别算法精准度和保障人脸识别系统安全三方面给出了具体指导建议。
场所码、电子哨兵、人脸识别的健康码门禁，疫情常态化下，众多专业的工具被广为所知。通过人脸识别或健康码识别，完成核验身份信息、人像的比对，查验健康码、核酸检测时效、行程以及体温等多项防疫信息数据，同时与智能通道闸机、门禁联动管控。绿码通行、红黄码及信息异常报警，这种无人值守、非接触式的智能设施，实现体温、健康防疫信息快速检测的同时，有效提高卡口管理工作效率，避免人员聚集，为织密筑牢疫情防控智慧网，持续做好防疫卡点提供重要支撑。
量子位作为合作媒体参与的节目《机智过人》将于8月25日晚20:00在CCTV-1开播。中科院院士姚期智、德国汉堡科学院院士张建伟、北斗导航卫星定位系统科学家徐颖将组成机智见证团参与其中。 △ 姚期智教
本文介绍了人脸识别技术的起源、发展、技术原理、应用以及面临的挑战和未来的发展趋势。人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，如安防监控、人员考勤、金融支付等场景。随着技术的不断发展，人脸识别技术将越来越智能化和精准化，同时也将面临一系列的挑战和问题。未来，人脸识别技术将逐渐与其他技术相结合，实现更广泛的应用和发展。
《中国新闻周刊》（记者：苑苏文） 李红（化名）万万没想到，诈骗人员从她的交通银行卡偷走近43万元，如入无人之境。 要想从交通银行卡中转账，需要用户在手机银行App上进行人脸识别，并进行短信验证。 李红陷入了诈骗分子的圈套，她的手机短信被拦截，手机号被设置了呼叫转移，令她的验证码落入他人手中，且无法接听银行的确认电话。 更严重的是，“人脸识别”被攻破了。 银行系统后台显示，在进行密码重置和大额转账时，“李红”进行了6次人脸识别比对，均显示“活检成功”。 那几次人脸识别并不是身在北京的李红本人操作，登录者的IP
在这一新研究中，科学家们只需用普通打印机打出一张带有图案的纸条贴在脑门上，就能让目前业内性能领先的公开 Face ID 系统识别出错，这是首次有 AI 算法可以在现实世界中实现攻击：
这样的用户可能会拿到另一个人的照片。甚至可能他们的手机上就有其他人的照片或视频，他们可以用这样的照片或视频来欺骗识别人脸的相机（就像本文开头的图片那样）。
照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统，让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。在这篇 4 千多字的教程中，作者介绍了如何用 OpenCV 进行活体检测（liveness detection）。跟随作者给出的代码和讲解，你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器，用于检测伪造人脸并执行反人脸欺骗。
当即有网友发表评论称：董明珠估计心里会想，这哪来的人工智障？也不乏有好事者积极地要求请董明珠去交罚款。
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。
今年 5 月，亚马逊因为将 Rekognition AI 服务出售给美国地方警察而引起了争议，美国公民自由联盟（ACLU）一直要求该公司停止授权政府部门使用这项技术。
AI科技评论按：21日，《麻省理工科技评论》发布全球十大突破性技术榜单，百度以人脸识别技术获得提名。百度深度学习实验室主任林元庆会后举行了一场媒体沟通会，详细阐述了百度在人工智能，特别是人脸识别方面的技术突破和应用落地，并透露了百度国家级人工智能实验室的部分计划。雷锋网对沟通会内容进行了整理。 百度人脸识别获评MIT科技评论十大突破性科技，林元庆面对媒体的开场演讲： 其实人脸识别在2016年还是非常突破性的，中国有很多公司，包括百度，也花了非常大的研发的力量和市场推广在人脸识别上面。2016年我们看到技术报
伴随着我国社会经济发展水平的提升，各行业对人工智能技术的落地应用需求也在不断扩大。但目前，很多行业与人工智能的结合还处于概念阶段，安防是为数不多的可以将人工智能成熟应用并落地的行业，为此，很多专家认为安防行业正在成为人工智能的第一着陆场。 近年来，在智慧城市系统建设深入的带动下，人工智能商业化应用的趋势越来越明显。算法、算力、数据，三者可以看做是“人工智能+安防”发展的三要素。当这三要素落地产品应用上时，可主要分为三大类，即：视频结构化(对视频数据的识别和提取)、生物识别技术(指纹识别、人脸识别等)、物体特
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》就金融行业存在人脸安全风险进行了详细分析，并对在公共服务领域人脸安全的安全防护提出具体建议。
【新智元导读】亚马逊人脸识别再次陷入舆论漩涡。该产品此前就遭到亚马逊用户、民间组织、股东甚至亚马逊员工在内超过15万人联名抗议。最近，在美国公民自由联盟（ACLU）的一次测试中，它将535名美国国会议员中的28人误判为罪犯！不过，亚马逊今天回应，这只是ACLU设置有误，菜炒糊了别怪锅。
毕竟，去年发表的ArcFace，在现有的公开Face ID系统里面，是最强大的一个 (State-of-the-Art) 了。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》就保险行业人脸安全事件进行了详细分析，并阐述了保险行业的人脸安全应用实践。
为了对抗未经授权的人脸识别行为，反人脸识别工具应运而生。这些工具针对人脸识别系统的不同组成部分，包括数据收集、模型训练和实时识别等方面，旨在防止未经授权的人脸识别。尽管大多数工具仍处于实验原型阶段，但其中一些工具已经发布了公共软件版本，并受到了广泛媒体关注，例如Fawkes、LowKey和CV Dazzle等。这些反识别工具在技术方面存在很大差异，并且针对人脸识别系统的不同工作阶段提供解决方案。为了更好地了解这些工具的特点、突显性能权衡、并确定未来的发展方向，有必要对这些工具进行综合分析和研究。
大家知道，目前，人脸识别系统存在着争议。例如亚马逊此前因向执法机构出售人脸识别技术一事，登上了头条，遭到万人上书抨击。此外，国内外都有学校正在使用人脸识别摄像头，来监控学生。
端到端深度人脸识别系统由三个关键要素构成：人脸检测（face detection）、人脸对齐（face alignment）和人脸表征（face representation）。其中，人脸检测的作用是定位静止图像或视频帧中的人脸位置。然后，人脸对齐将人脸校准到一个规范的视角，并将人脸图像裁剪到一个标准化像素大小。最后，在人脸表征阶段，从对齐后的图像中提取具有鉴别性的特征用于识别。
人脸识别作为一项成熟的生物识别技术，目前已广泛应用于金融、公安、社会服务、电子商务等领域。然而人脸很容易用视频或照片等进行复制，人脸活体检测是人脸识别能否有效应用的前提，目前对活体检测方法的研究有很多。大多数活体检测方法是研究性质的，它们大多基于特征提取与训练的方式，这类方法的准确性是不可控的。另一类方法是要求用户做转头、摇头、眨眼或者张嘴等动作，但是这类方法对于视频的防欺骗性不高。
在进入正文之前，我们先想象一个场景：如果对象 A（正文中的 Jesse）在航空系统的禁飞名单中，因而无法通过机场的护照人脸识别系统，也从未提交过护照照片。那么有没有办法帮助 Jesse 顺利地通过护照人脸识别系统呢？
中兴视觉大数据报道：在2018年5月7日的时候，珠海机场在东指廊率先启用安检人脸识别系统。此次珠海机场启用的人脸识别系统将安检验证信息系统和人脸识别系统有机结合，使人脸识别系统与安检信息系统在一个电脑界面内显示。旅客过检时，该系统将自动、快速、连续抓拍旅客脸部图像用于和旅客所出示的身份证相比对，并在1秒内显示与证件比对相似度参考值。在有效甄别旅客是否冒用证件等方面有很强的专业性和实用性，无论在判别速度还是准确度上，都能够为安检员提供极大的参考和帮助。
作为最特别的生物密码，人脸面临着过度化妆、整容等带来的复杂问题，人脸识别技术是否能正确地做出判断？
随着大数据时代的到来，个人信息安全问题日益严峻，基于图像处理的人脸识别和检测技术得到了广泛的应用。然而，目前人脸检测技术都是针对数量较小的人脸图像，随着大数据概念的深入，图像大数据处理将对人脸识别技术提出更高要求。在最原始的基于人脸识别系统中，基于当前拍摄的人脸照片与预先存储的人脸照片之间的比对，来进行身份验证。然而，当将被仿冒者本人的照片置于这种基于人脸照片比对的身份验证系统中的摄像头前时，这种基于人脸照片比对的身份验证系统可能通过用户身份验证。换言之，恶意用户可以使用被仿冒者的照片来进行恶意攻击(即，照片攻击)，这种基于人脸照片比对的人脸识别系统不能抵抗照片攻击。于是，人脸活体检测技术应运而生。
在本月的一篇名为Generating Master Faces for Dictionary Attacks with a Network-Assisted Latent Space Evolution的论文中，作者深入分析了这种危险的可能性。
本文介绍了人脸识别技术的原理和可靠性，指出同卵双胞胎、三胞胎或多胞胎在人脸识别技术面前也能被准确识别，同时化妆术和3D打印人脸也无法欺骗人脸识别系统。因此，以人脸为识别依据的人脸识别技术具有安全性与科学性，正在我们的生活中得到越来越广泛的应用，给我们的生活带来更多的安全与便利。
近日，顶象发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》对人脸安全事件、风险产生的原因进行了详细介绍及重点分析。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第2节《项目系统架构设计》，本章内容系统介绍：人脸系统系统的项目架构设计，包括：业务架构、技术架构、应用架构和数据架构四部分内容。
王和 投稿自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 想要大幅降低人脸识别系统泄露隐私的风险？ 先做个“影子模型”攻击一遍就好了 。 这不是说着玩，而是浙江大学和阿里巴巴合作提出的最新方法，已被CVPR 2023接收。 一般来说，人脸识别系统都采用客户端-服务器模式，通过客户端的特征提取器从面部图像中提取特征，并将面部特征而非照片存储在服务器端进行人脸识别。 尽管这样能避免被拍下的人脸照片直接泄露，但现在也有一些方法能够基于人脸特征信息来重构图像，还是威胁了大家的隐私安全。 因此，浙江大学网络空间安全
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书重点对人脸识别组成以及人脸识别安全面临的阿全风险进行了详细介绍与分析。
如今人脸识别系统已经广泛应用于我们的生活中，如数码相机、门禁系统、机场的安全设施 、桌面软件、互联网应用（如Facebook）等等[1]。然而今日的一则关于“高铁人脸识别抓逃犯”的新闻一出[2]，在评论中又引发了一阵阵怀疑。怀疑的中心问题在于，人脸识别系统真的能准确无误地在数以亿计的面孔中找出匹配的嫌疑人吗？ 降维：减少冗余信息 完整的人脸识别系统一般由多个模块组成，在进行人脸识别之前首先要进行人脸检测（即在一张完整的图片中探测到人脸区域），以及图片的预处理、归一化等步骤（例如自动把倾斜的照片摆正）。本文就
本文通过对人脸识别系统的攻击揭示了该系统的脆弱性和漏洞所在，并对人脸识别系统在人类社会中的广泛使用的现状提出了建设性的意见与建议。
厉害了，在技术人员的帮助下，主持人用一张观众的自拍照就通过了“刷脸登录”的人脸认证系统。 在今年的315打假晚会上，互动百科、耐克、无印良品等产品中枪，被央视拖出来凌迟了一遍，更狠的是今年央视记者都在
据路透社、CNN等多家媒体报道，在本周二的一次投票中，旧金山城市监督委员会（Board of Supervisors） 的官员们以8票对1票的结果通过一项法令，禁止政府机构购买和使用人脸识别技术。此举旨在加强新技术的监管，并消除个人隐私泄露的隐患。
笔者是从传统图像算法开始进入计算机视觉行业的，那一批人基本上都是从人脸图像和文本图像开始学，而如今很多计算机视觉从业者却从来没有接触过人脸图像相关的算法，或许真的是时代变了吧。
人脸识别技术在国内的布局可以说是畅行无阻，当然这里的人民已经习惯于公权力的监控，李彦宏也说了，“中国人对隐私没有那么敏感”。
书店、超市、服装店、便利店等零售场景，随着信息科技化的进步逐步的改变管理方式，转型升级，向信息化、智慧化转变，引入人脸识别系统终端应用。那么，在零售场景，人脸识别系统终端设备应用有哪些体现？
最近看了很多人脸识别loss相关和GAN相关的paper，但是没有提纲挈领的把这些串起来。于是，一个小姐姐分享给我了这篇论文，阅读了一下，确实比较经典，很全面。在这里，将论文内容结合我自己的理解和在工作中进行的探索展开，分享给大家。
AI 科技评论按：本文来自著名的计算机视觉教学网站「pyimagesearch」，文章作者为 Adrian Rosebrock。在本文中，Adrian 将就「如何鉴别图像/视频中的真实人脸和伪造人脸」这一问题进行深入的分析，并介绍使用基于 OpenCV 的模型进行活体检测的具体方法。雷锋网 AI 科技评论编译如下。
这是发生在2019年的事情，被错误逮捕的对象，是一位名叫Robert Williams的黑人男子，在交了1000美元后，他才被保释出去。
“刷脸”，作为一种个人身份鉴别技术，这些年在图像处理、深度学习等技术的护持下精度大幅提升，在LFW上，各大玩家在无限制条件下人脸验证测试（unrestricte）
随着互联网和新科技的高速发展，在AI系统下。目前人脸识别系统也已经大众广泛运用。比如手机付款，手机开锁，车站的安检银行等等都会运用到人脸识别。人脸识别属于生物特征识别技术，人脸识别、大数据等技术为大众提供便利的同时，也存在着个人信息被过度采集的风险。人脸识别简单来说就是通过识别的人脸获取您的数据信息，在大数据时代下，人脸识别醉倒的问题就是个人隐私数据泄露的问题，一边是通过人脸识别能分析采集数据用户的隐私，通过隐私也可能会泄露个人的数据。一些不法用户通过人脸识别获取到了一些隐私数据也可以倒卖，所以人脸识别系统目前存在一些安全风险问题。
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