人脸检测技术

人脸识别技术目前已经非常成熟，识别率也越来越高。人脸识别技术与其他生物特征识别技术相吃比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。 目前已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域，但方便的同时也带来了一些问题，易获取，使得人脸容易被一些人用照片、视频等方式进行复制，从而达到窃取盗用信息的目的。尤其是在新兴的金融行业，人脸识别技术已逐渐用于远程开户、取款、支付等，涉及用户的切身利益。 那么什么是APP上的人脸识别技术呢？通俗地讲，就是在人脸识别的过程中证明你确实是个“活人”，不是照片、视频或其他神马，证明你是个人，你就是你。那么银行APP上的人脸识别技术技术对攻击有多重对抗措施，下面就带大家去感受下其中的奥秘。人脸识别APP技术开发主要内容包括：人脸检测、活体算法检测、3D检测、连续性检测 1.人脸检测定位人脸在哪里，检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况，可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。 2.活体算法检测判断用户是否为正常操作，通过指定用户做随机动作（摇头、点头、凝视、眨眼、上下移动手机），防止视频攻击、非正常动作的攻击。经实践证明，我司上下移动手机活体检测方法，即使录制自己本人的视频亦无法通过！ 3.3D检测验证采集到的是否为立体人像，能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。 4

本文来自 网易云社区 前言 基于文字的图片检索目前已经很成熟，但在很多情况下并不能满足用户的需求。比如，用户向在大街上看到别人拎了一个很漂亮的包包，也产生购买冲动，所以拍下了这个包包的照片，根据这幅照片找到这个包包的销售价格和商家。再比如，用户偶然看到一些不错的图片，想找到相同或相似的图片。再比如，人脸识别，通过图片获取该图片的内容信息。这些情况下，传统的图片搜索引擎无能为力。 一种基于图片内容的图片理解技术就非常必要了，图片理解引擎基本代表了图片检索和识别的主流技术。图片理解的目标是让计算机对图片内容进行准确完善的表述，目前这个目标还比较遥远，但是在其他方面图片理解已经有了较广泛的应用。目前图片理解引擎的主要应用场景有： 1 人脸理解； 2 商品或物体搜索。目前相似图片搜索引擎有： TinEye ， Google ， Baidu （百度识图）等等。商品图片搜索引擎有 Like （被 Google 收购）， Ebay ， Amazon ，淘淘搜等等。人脸理解方面代表的公司有 Google ， Facebook 等。可见，目前主流的互联网公司均在图片理解方面进行了大量的投入。这些下面主要介绍下我在针对这三个方面所做的工作进展情况，也欢迎感兴趣同学一起讨论。 涉及的技术简介 图片理解，通常要对图片进行特征提取，利用这些特征对图片内容进行描述

1 介绍 2 人脸对齐的应用 目前做机器视觉的公司都会进行人脸技术研发， 而人脸对齐则是一个非常火的研发方向，我们知道在人的脸上能做各种事，化妆，戴眼镜，带美瞳，贴纸。现在所有的美图软件，都会有贴纸，还有美肤,一些人脸识别也会基于人脸对齐后的结果提取特征或者是做活体检测。 3 方法介绍 I 是特征，x是映射矩阵，R是偏移量。SDM人脸对齐方法训练的目的就是得到映射矩阵x，步骤如下： 估计形状加上预测偏移量就是结果，在实际情况中，共需要训练多层，二层以后需要使用上一层对齐的结果作为估计形状。 文章来源: 人脸对齐：SDM人脸关键点检测

细心的你一定会发现，虽然酒店实名登记已经进行了多年，但是在登记的过程中还存在着诸多弊端，比如：证件单一，一般都是采用身份证登记的形式、无法将证件和本人做对比，出现了拿别人身份证也能住宿的情况、无法保留住宿人实时图像，供今后调用，等等。 上述确实给酒店的客户登记造成了不小的麻烦，同时使客户管理更加的困难。还有有人提出了认证合一系统，使证件识别和人脸识别完美的结合到一起，有效地解决了这个问题。 一、人证合一工作原理 人证合一应用场景中的工作原理：“首先经过前端摄像头采集到人脸图像或视频流，系统能够自动在图像或动态视频中检测和跟踪人脸，并通过一系列相关技术对所采集的图像进行人脸定位、质量检测。最终通过将现场获得的图片与提取身份证件信息进行交叉比对，以确保持证人和证件之间的一致性、合法性。 2016 年二十国集团 (G20) 领导人第十一次峰会将在中国浙江杭州举办，在多个安防卡口引用人脸识别技术辅助或代替工作人员完成对停留人员的身份核实工作。就是人证合一的成功表现。 2016 年 4 月 21 日，新疆库尔勒市 5 个治安卡点新装的“人证合一”系统经过测试正式投入使用。 二、证件识别和人脸识别 采用扫描证件图片，然后对证件图片中的证件信息（如姓名、性别、民族、出生日期、住址、证件号码等）及头像进行识别提取，生成证件文本信息及头像图片。 . , 文章来源: 证件与人脸结合――人证合一系统

公司需要在项目中使用人脸识别SDK，并且对信息安全的要求非常高，在详细了解市场上几个主流人脸识别SDK后，综合来看虹软的Arcface SDK比较符合我们的需求，它提供了免费版本，并且可以在离线环境下使用，这一点非常符合我们对安全性的要求。但有个遗憾的事情，我们的项目主要使用了Python语言，虹软官方并没有提供Python版本的SDK，因此我自己使用Python封装了Arcface C++ SDK，便于在项目中使用，这里将主要过程写出来供大家探讨下。 1.环境说明 a.注意Win64环境的Python必须使用ArcFace C++(Win64) SDK,如果平台不一致， 否则可能会出现以下错误。 [size=1em] 1 OSError: [WinError 193] %1 不是有效的 Win32 应用程序 b.由于SDK中涉及到内存操作，本文使用了ctypes包和cdll包提供的以下几种方式 [size=1em] 1 2 3 4 5 c_ubyte_p = POINTER(c_ubyte) memcpy = cdll.msvcrt.memcpy malloc = cdll.msvcrt.malloc malloc.restype = c_void_p free = cdll.msvcrt.free 2.Arcface SDK基本数据结构封装 在封装数据结构时，一定要注意参数类型

文 |于斌 随着人工智能时代的到来以及各种新技术的出现，人们的日常生活得以享受到大量新兴技术带来的便利，这点原本是无可厚非的。但需要指出的是，在新技术的发展、落地过程中，总会出现些许“阵痛”，这也是无法避免的。 近日，“人脸识别技术”因为一起“丰巢智能柜”事件而引发人们的大量关注，据报道，嘉兴上外秀洲外国语学校402班科学小队在一次课外科学实验中发现，在使用丰巢智能柜“刷脸取件”的时候，只要用一张面部打印照片就能够打开智能柜，根本无需快件人本人在场。随后，相关媒体对该结果进行的验证表明，丰巢智能柜确实存在普遍的只要用照片就能打开的情况。 尽管丰巢随即就紧急下线了“刷脸取件”功能，并称此次只是小范围测试，并未导致用户损失，但这次事件无疑将“人脸识别”应用推向了风口浪尖，舆论开始又聚焦起“刷脸”等应用落地过程中所存在的种种隐患，其中存在的种种“不成熟技术的滥用”、“刷脸支付的安全性”、“面部信息泄露的隐患”、“是否有规范的监管”等都成为大众所担心的问题。 “刷脸”进入、“靠脸”结账......当人脸识别结合着各大互联网巨头的商业布局考量飞速“入侵”我们的日常生活，相应的技术准备与规范真的准备好了吗？ 图片来源：视觉中国 刷脸登记、靠脸付款，“人脸识别”走向泛滥 不知不觉间，“人脸识别技术”早就出现在了我们的日常生活中，移动网络支付、机场车站安检、银行自助服务、公交乘车、家庭门锁

标签： OpenCV 目前APP实名认证，有第三方人脸采集+人脸与身份证照片比对等方式来实现，接下来梳理一下相关概念 1. 认证相关名词解释 1. OCR(Optical Character Recognition) 身份证OCR识别技术功能特点 1.1 可识别二代身份证（包含汉族身份证和少数民族身份证）、香港身份证、澳门身份证、台湾身份证及部分国外身份证 1.2 识别速度快：单张身份证识别速度小于1秒 2. 百度人脸识别 1. 人脸检测与属性分析 2. 人脸1：1对比 3. 人脸搜索 4. 活体检测 5. 人脸融合 6. 人脸离线采集SDK 7. 人脸离线识别SDK 3. OCR Android SDK 开发者文档 SDK文档： 点我 参考 百度人脸识别 身份证识别SDK Android扫描识别身份证识别SDK 基于opencv库和tess-two在android平台上实现身份证号的识别! 快速高效 | Android身份证识别 Android端身份证识别 来源： https://blog.csdn.net/zmm911zmm/article/details/100832792

概述 不管你注意到没有，人脸识别已经走进了生活的角角落落，钉钉已经支持人脸打卡，火车站实名认证已经增加了人脸自助验证通道，更别提各个城市建设的『智能城市』和智慧大脑了。在人脸识别业界，通常由人脸识别提供商和人脸识别应用接入方组成，从头到尾研发人脸识别技术需要极强的专用技术知识和数学算法功底，对于大多数企业来说，选择人工智能AI公司现成的人脸识别技术引擎是一个比较适合的解决方法。虹软公司在2017年开放了人脸识别平台1.0版本，经过三年的技术迭代和更新，目前已经推出了2.2版本，主打离线，免费，适合场景比较广泛。为了方便开发者接入，虹软官方提供了各个语言版本的Demo程序，由于虹软并没有提供C#版本的SDK，因此，他们提供的C#版本的SDK就更有参考价值了。 虹软Demo的下载地址如下： https://github.com/ArcsoftEscErd/ArcfaceDemo_CSharp_2.2 在开始之前，建议你下载它。 什么是人脸识别 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识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。 而人脸识别的过程可以简的概括为：检测人脸框->提取人脸特征信息->人脸库检索匹配信息三个过程。 人脸识别的应用场景

大数据文摘出品 编译： 李琳、橡树_Hiangsug 面部识别系统流行于九十年代早期，当时美国国防部希望发明一种可以发现偷渡边境的不法分子的识别技术，为此投入了大量研究。为此，美国国防部为著名的大学科学家和面部识别领域的专家提供了研究经费。为此，美国国防部为著名的大学科学家和面部识别领域的专家提供了研究经费。 2001年初，在坦帕（Tampa）举行的第35届超级碗(Super Bowl)比赛中，执法部门首次在公共场所使用面部识别技术，在数千名观众中搜寻罪犯和恐怖分子。不久之后，美国的其他敏感地区也安装了面部识别系统，以跟踪犯罪活动。 然而，美国政府的研究却表明，即使是最先进的面部识别系统在识别黑人时的错误率也要比识别白人时高出十倍。 即便是最先进的算法，在检测黑人时还是更容易出错 法国公司Idemia的面部识别算法被用于识别数以百万的人脸。 美国、澳大利亚和法国的警方都是这家公司的客户。 Idemia的软件被用于识别曾在美国海关和边境保护局留下负面记录的旅客。 2017年，一位FBI高层在向报告国会的报告中称扫描了三千多万人脸的Idemia技术对“保护美国人民的安全”大有帮助。 然而，Idemia的算法并不能总是公平清晰地对所有面部进行精准识别。 美国国家标准技术研究所（National Institute of Standards and Technolog, 简称NIST

人脸识别系统分析：系统由前端人脸抓拍采集子系统、网络传输子系统和后端解析管理子系统组成，实现对通行人脸信息的采集、传输、处理、分析与集中管理。系统中，前端人脸采集设备负责人脸图像的采集，接入服务器主要实现图片及信息的接收和转发功能，可为多种型号、多个厂家的抓拍机提供统一接入服务，接收到的抓拍图片存入云存储单元，并由人脸结构化分析服务器对抓拍的视频及图像进行建模以及黑名单实时比对报警，建模得到的人脸信息以及模型数据存入大数据单元。后端解析应用平台则根据用户的应用需要，支持实时人脸抓拍、检索等功能，可向用户提供黑名单库与抓拍图片的实时比对信息，为快速高效查到可疑目标提供服务。 人脸图像采集及检测 人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。 人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。 主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起