国外网站建设品牌,微信公众平台推广费用,网站图片像素,惠州seo博客全世界只有3.14 % 的人关注了青少年数学之旅经费不够#xff0c;2D来凑#xff1f;前些天#xff0c;丰巢智能快递柜被“小学生”用打印照片破解#xff0c;让人大跌眼镜。据《人民日报》报道#xff0c;嘉兴上外秀洲外国语学校402班科学小队向都市快报《好奇实验室》报料… 全世界只有3.14 % 的人关注了青少年数学之旅经费不够2D来凑前些天丰巢智能快递柜被“小学生”用打印照片破解让人大跌眼镜。据《人民日报》报道嘉兴上外秀洲外国语学校402班科学小队向都市快报《好奇实验室》报料他们在一次课外科学实验中发现只要用一张打印照片就能代替真人刷脸骗过小区里的丰巢智能柜最终取出父母们的货件。随后小朋友们还发来了几段视频佐证。并且都市快报记者也亲自进行了验证用自拍照真的完成了一次开箱并且记者用偷拍的照片进行测试也顺利取出了包裹。随后丰巢智能柜官方微博也进行了回应: 关于近期收到的取件反馈经核实因该应用为试运营beta版本在进行小范围测试。收到部分用户友好反馈已第一时间下线完善后有关动态可关注丰巢公告。谢谢大家的支持与鞭策。为什么会发生这样的问题还要从人脸识别说起《人民日报》称蜂巢的人脸识别系统之所以会被打印的照片轻易“糊弄”是由于在人脸对齐时使用的是2D识别而没有用安全级别更高的3D人脸识别和活体检测技术。作为一家提供智能服务的公司测试版的说法可能难以让大众相信毕竟这是2D识别技术本身的问题难不成是准备用2D识别做测试然后用3D测试上线吗所以网友的猜测都是原本就准备用这个技术上线但是被一群小学生给发现了。 结合前段时间爆红的人脸应用ZAO引发了很多读者对于“刷脸授权”的担忧侵权、隐私安全和信息安全的风险。当时支付宝回应称支付宝“刷脸支付”采用的是3D人脸识别技术各类换脸软件有很多但不管换得有多逼真都是无法突破刷脸支付的。随着人脸识别的发展反人脸识别也在随之发展其中对于深度学习人脸识别系统的欺骗一般是使用电子版的对抗样本主要用于检验系统的稳定性。但是这种方式只能攻击线上人脸识别模型或API无法用于线下的真实人脸识别场景不具有实际的“反人脸识别”效果所以很多研究人员还是将目光放在了“外加设备”来对抗基于摄像头的人脸识别。2013年1月日本国立信息学研究所的日本研究人员创建了“隐私护目镜”眼镜该眼镜使用近红外光使脸部下方的脸部无法被脸部识别软件识别。现在最新版本使用钛金属镜架反光材料和遮罩利用角度和图案吸收和反射背光源来破坏面部识别技术。2016年12月芝加哥的一名定制眼镜工匠斯科特·厄本Scott Urban发明了一种称为“反射镜”的反摄像头和面部识别太阳镜。它们反射红外光和可选的可见光使用户面对相机的白色模糊感。今年八月来自莫斯科国立大学、华为莫斯科研究中心的研究者们也找到了针对AI识别人脸的新型攻击方法仅仅使用一张普通的打印纸就可以让已经广泛用于手机、门禁和支付上的人脸识别系统突然变得不再靠谱。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。贴上纸条以后系统会把Person_1识别成另外一些人「0000663」和「0000268」等。此外首先将刷脸应用于商业化产品的苹果也遭遇了不少刷脸攻击。去年11月3日苹果公司发布了IPHONE X并首次推出了刷脸解锁技术。与此同时也引发了世界范围内的黑客角逐意图率先破解该公司具有未来感的最新技术。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。“我们仅用150美元就制作出了破解iPhoneX面部识别的面具”越南网络安全公司Bkav发布的博客文章和视频显示他们使用3D打印塑料模具、硅胶、化妆品和简单的剪纸所组合而成的面具轻松骗过IPHONE X破解了脸锁。尽管该破解过程还需要等待其他安全研究机构的确认但是这一破解方法还是打破了IPHONE X最为昂贵的安全防护措施特别值得一提的是该越南安全公司的研究人员仅仅只用150美元就制作出了这种破解面具。不过迄今为止这一破解还只是一个概念证明proof-of-concept对于普通iPhone持有者而言暂时不必慌张因为该破解过程需要很长时间花费大量精力且需要能够接触到iPhone持有者的脸才能做出破解面具来。同时Bkav在其博客文章中还直截了当强调说“苹果的安全识别工作做得不好脸锁能够被仿制的面具所欺骗意味着它并非有效的安全防护机制。”图中第1行特别加工区域图中第2行2D图像图中第3行硅树脂鼻子图中第4行3D打印框架在YouTube上发布的视频显示该公司一名员工把iPhone X前面架子上的布掀开露出正对着iPhone X的面具结果手机立即解锁。尽管该手机通过复杂的3D红外线摄影记录机主面部影像程序并由人工智能驱动建模研究人员仍旧能够成功骗取解锁仅需通过制作相对简单的面具在根据要解锁的机主脸部数字扫描进行3D打印出来的塑料框架上安装一个雕刻好的硅胶材质的鼻子一对打印在纸上的二维眼睛和嘴唇。不过研究者也承认他们的技术需要对目标iPhone手机持有者脸部进行详细的测量或数字扫描。研究者还说他们需要使用手持扫描仪对受试者脸部扫描五分钟以上才行。这就说明在实际运用中只有经过精心策划才能对目标手机解锁而不是随随便一个iPhone X手机持有者就可能面临自己手机被轻易解锁的问题。Deepfake本质上是一种使用AI深度学习能够将一张图片中人的脸换到其他人的图片上的技术。通过这种技术我们可以创建一个非常逼真的“假”视频或图片“换脸”因此得名。前段时间一款换脸App“ZAO”就在一夜间火遍社交媒体但也同时引发了侵权、隐私安全和信息安全的风险。当时支付宝就回应称支付宝“刷脸支付”采用的是3D人脸识别技术各类换脸软件有很多但不管换得有多逼真都是无法突破刷脸支付的。微信支付也支持人脸识别支付微信也表示微信的“刷脸支付”综合使用了3D、红外、RGB等多模态信息可以有效抵御视频、纸片、面具等的攻击。活体检测能有效保证人脸识别被照片和面具欺骗的情况所有现在我们在进行各种安全认证用到人脸识别时都会让眨眨眼或者摇摇头。今年八月《厦门晚报》报道了一则关于男友杀害女友后在处理尸体以及逃跑过程中他拿出女友的手机想借用女友的身份在网上申请小额贷款。他下载了某网贷APP按步骤操作拍摄女友的身份证上传把女友的尸体扶起来对着手机摄像头进行“人脸识别”但因系统提示要眨眼他只好放弃。随后系统发现异常即在7秒的“活体识别”环节贷款申请人无任何眨眼反应而在语音验证时是一名男性的声音与贷款申请者性别不符所以转入人工审核。工作人员发现贷款申请人的照片以及活体识别视频中颈部有棕红色的勒痕且双眼失焦面部有青紫色的瘀血怀疑贷款申请人被害赶紧向警方报案。最后文摘菌也带各位再一起回顾一下人脸识别发展的历史。2018年10月英国赫特福德大学与GBG Plc的研究者发布了一篇综述论文对人脸识别方法进行了全面的梳理和总结其中涵盖各种传统方法和如今主流的深度学习方法。论文链接https://arxiv.org/pdf/1811.00116.pdf首个人脸识别算法诞生于七十年代初尽管指纹识别和虹膜识别更加准确但是使用条件要求更高比如指纹识别需要用户将手指按在传感器上虹膜识别需要用户与相机靠得很近语音识别则需要用户大声说话。相对而言现代人脸识别系统仅需要用户处于相机的视野内假设他们与相机的距离也合理。这使得人脸识别成为了对用户最友好的生物识别方法。这也意味着人脸识别的潜在应用范围更广因为它也可被部署在用户不期望与系统合作的环境中比如监控系统中。人脸识别系统通常由以下构建模块组成检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置如果有人脸就返回包含每张人脸的边界框的坐标。对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点在简单的 2D 对齐情况中即为寻找最适合参考点的最佳仿射变换。更复杂的 3D 对齐算法还能实现人脸正面化即将人脸的姿势调整到正面向前。表征。在人脸表征阶段人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量这也被称为模板template。理想情况下同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。匹配。在人脸匹配构建模块中两个模板会进行比较从而得到一个相似度分数该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。在深度学习出现以前人脸识别方法一般分为高维人工特征提取例如LBP, Gabor等和降维两个步骤代表性的降维方法有PCA, LDA等子空间学习方法和LPP等流行学习方法。在深度学习方法流行之后代表性方法为从原始的图像空间直接学习判别性的人脸表示。如今人脸识别方面最常用的一类深度学习方法是卷积神经网络CNN。深度学习方法的主要优势是可用大量数据来训练从而学到对训练数据中出现的变化情况稳健的人脸表征。这种方法不需要设计对不同类型的类内差异比如光照、姿势、面部表情、年龄等稳健的特定特征而是可以从训练数据中学到它们。而其主要短板是它们需要使用非常大的数据集来训练而且这些数据集中需要包含足够的变化从而可以泛化到未曾见过的样本上。但是现在已经有一些包含大规模自然人脸图像的数据集被公开可被用来训练CNN模型。除了学习判别特征神经网络还可以降维并可被训练成分类器或使用度量学习方法。CNN 被认为是端到端可训练的系统无需与任何其它特定方法结合。用于人脸识别的CNN模型可以使用不同的方法来训练。其中之一是将该问题当作是一个分类问题训练集中的每个主体都对应一个类别。训练完之后可以通过去除分类层并将之前层的特征用作人脸表征而将该模型用于识别不存在于训练集中的主体。在深度学习中这些特征通常被称为瓶颈特征bottleneck features。在这第一个训练阶段之后该模型可以使用其它技术来进一步训练以为目标应用优化瓶颈特征比如使用联合贝叶斯或使用一个不同的损失函数来微调该 CNN 模型。另一种学习人脸表征的常用方法是通过优化配对的人脸或人脸三元组之间的距离度量来直接学习瓶颈特征。转载来源大数据文摘部分素材源于网络版权归原作者所有如有侵权请留言联系删除感谢合作写在最后微信公众号“少年数学家”提供丰富的数学课外知识数学人物、数学趣谈、科技与数学想让孩子懂得更多有趣的数学记得关注“少年数学家”
