池网科技 一、人脸识别器
人脸识别器是一种先进的生物识别技术，可以通过分析和识别人脸上的特征来验证身份。它已经在许多领域得到广泛应用，包括安全检查、社交媒体、手机解锁等。
人脸识别器的工作原理
人脸识别器使用复杂的算法和技术来识别和验证人脸。首先，它会通过摄像头捕捉到人脸图像，然后提取出人脸的关键特征点，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置和形状。
接下来，人脸识别器会将提取出的特征点与事先存储的人脸模板进行比对。人脸模板是通过对个体的多个图像进行特征提取后得到的，它包含了一个人脸的独特特征，并且可以用于验证身份。
在比对过程中，人脸识别器会计算图像中的特征点与存储的人脸模板之间的相似度。如果相似度大于设定的阈值，系统就会认为两个图像对应同一个人，从而实现了人脸识别功能。
人脸识别器的应用
人脸识别器已经在各个领域得到广泛应用，以下是一些常见的应用场景：
- 安全检查：人脸识别器可以用于安全检查，如机场安检、边境检查等。它可以快速准确地识别旅客的身份，提高安全性和效率。
- 手机解锁：许多手机都配备了人脸识别功能，可以用于解锁手机。通过扫描用户的脸部特征，识别器可以准确地判断用户的身份，并解锁手机。
- 社交媒体：一些社交媒体平台也采用了人脸识别技术，用于自动识别照片中的人物，并进行标注或推荐朋友。这可以提高用户体验，减少手动标注的工作。
- 门禁系统：人脸识别器可以用于门禁系统，替代传统的门卡或密码。它可以更安全地验证身份，避免门卡丢失或密码泄露的问题。
人脸识别器的优缺点
人脸识别器作为一种生物识别技术，有其独特的优缺点。
优点：
- 唯一性：每个人的脸部特征都是独一无二的，使得人脸识别具有很高的辨识度。
- 方便快捷：使用人脸识别器进行身份验证非常方便快捷，只需要站在摄像头前即可完成。
- 难以伪造：与传统的身份验证方式相比，如密码、指纹等，人脸识别更难以伪造。
- 非接触性：人脸识别不需要与设备接触，避免了传染病的传播。
缺点：
- 受环境光影响：人脸识别器需要摄像头获取图像，光线不好或有遮挡物都可能影响识别效果。
- 隐私问题：一些人担心人脸识别器可能侵犯个人隐私，因为人脸数据容易被收集和滥用。
- 误识别率：虽然人脸识别器在大多数情况下能够准确识别人脸，但仍存在一定的误识别率，特别是在一些特殊情况下。
未来的发展趋势
随着人工智能和计算机视觉的不断发展，人脸识别器将会有更广泛和深入的应用。
一方面，人脸识别器的准确度将会不断提高，误识别率将会降低。这将有助于人脸识别器在更多的场景中取代传统的身份验证方式，如指纹、密码等。
另一方面，人脸识别器将会与其他技术相结合，形成更强大的识别系统。例如，结合人脸识别器和人体姿态识别技术，可以实现更精确的身份验证和动作分析。
综上所述，人脸识别器作为一种生物识别技术，在安全检查、手机解锁、社交媒体、门禁系统等领域都有广泛应用。它具有独特的优点，如唯一性、方便快捷、难以伪造等，同时也存在一些缺点，如受环境光影响、隐私问题和误识别率。然而，随着技术的不断发展，人脸识别器将会迎来更广泛和深入的应用，并与其他技术相结合，实现更精确的识别和分析。
二、深度学习 人脸识别
深度学习：人脸识别的未来
深度学习技术正日益在各个领域展现出其强大的潜力和广泛的应用性。其中，人脸识别作为深度学习的一个重要应用方向，正在引发巨大的关注和研究兴趣。在这篇博客文章中，我们将探讨深度学习在人脸识别中的作用和未来发展。
什么是深度学习
深度学习是机器学习的一个分支，它基于人工神经网络的概念和算法，可以通过模仿人脑神经网络的结构和工作原理，来实现自主学习和信息处理。与传统的机器学习方法相比，深度学习通过多层次的神经网络结构，可以从大量的数据中进行自动学习和模式抽取，从而实现更加准确和高效的数据分析和处理。
人脸识别是深度学习应用领域中的一项重要任务，其目标是通过分析和识别人脸图像的特征，来进行身份验证、人脸检测和人脸表情分析等应用。深度学习在人脸识别中的应用已经取得了令人瞩目的成就，例如在人脸检测、人脸识别和人脸表情分析等方面，都取得了比传统方法更好的效果。
深度学习在人脸识别中的应用
深度学习在人脸识别中的应用可以分为多个方面：
- 人脸检测：深度学习通过构建高效的卷积神经网络，可以实现对复杂场景中的人脸进行准确和快速的检测。与传统的人脸检测方法相比，深度学习可以自动学习和提取多层次的特征表示，从而提高了检测的准确性和鲁棒性。
- 人脸识别：深度学习在人脸识别中的应用表现出了极高的准确性和鲁棒性。通过将人脸图像映射到高维空间，并通过训练神经网络来学习人脸图像的表征，深度学习可以实现对人脸的高效和准确识别。
- 人脸表情分析：深度学习可以通过训练神经网络来学习人脸图像中的表情特征，并进行表情分类和分析。深度学习在人脸表情分析中的应用可以用于情感分析、用户行为分析等领域。
深度学习人脸识别的未来发展
深度学习在人脸识别领域的应用仍然处于不断发展和探索的阶段，具有广阔的发展前景和巨大的潜力。
未来，深度学习在人脸识别中的发展方向可以包括：
- 更高的准确性：随着深度学习算法和模型的不断改进和优化，未来人脸识别的准确性将进一步提高。例如，通过增加网络层数、扩大训练数据集等方式，可以提高模型的表示能力和泛化性能。
- 更高的鲁棒性：深度学习可以通过自动学习和特征提取的方式，提高人脸识别系统对光照、角度、遮挡等复杂情况的鲁棒性。未来的研究可以进一步探索如何提高人脸识别系统的鲁棒性，以应对更加复杂和多样化的环境。
- 更广泛的应用：随着深度学习在人脸识别中的不断发展，其在各个领域的应用将进一步扩展。例如，在安全领域可以应用于人脸门禁系统、人脸支付系统等；在医疗领域可以应用于人脸疾病诊断和治疗等。
总之，深度学习在人脸识别中的应用已经取得了令人瞩目的成就，未来发展的前景充满希望。随着技术的不断进步和发展，相信深度学习将在人脸识别领域扮演着越来越重要的角色，为我们的生活带来更多便利和安全。
三、人脸识别 深度学习
人脸识别与深度学习：革新安全领域的先锋技术
人脸识别技术在当今信息时代发挥着越来越关键的作用。随着深度学习技术的快速发展，人脸识别系统的精确性和可靠性得到了极大的提高。它已经成为了安全领域的先锋技术，广泛应用于身份验证、安全监控、金融交易等各个方面。
1. 人脸识别技术的原理
人脸识别是一种基于人脸特征进行身份认证的技术。它通过图像或视频中的人脸信息来判断一个人的身份特征，并与数据库中的预先存储的样本进行比对。其核心技术是深度学习，即通过构建深度神经网络模型来训练算法。
2. 深度学习在人脸识别中的应用
深度学习在人脸识别中的应用主要包括特征提取、特征匹配和分类识别三个方面。
2.1 特征提取
深度学习网络可以自动从原始输入数据中提取有用的特征，而无需手动设计特征。在人脸识别中，深度学习模型可以通过学习大量人脸图像数据，自动提取人脸的关键特征，如面部轮廓、眼睛、嘴唇等。
2.2 特征匹配
特征匹配是指将提取出的人脸特征与数据库中的特征样本进行比对，确定是否匹配。深度学习模型通过计算提取的特征与数据库中特征的相似度，从而实现精确的匹配过程。
2.3 分类识别
分类识别是指将匹配的人脸特征归类为已知身份或未知身份。深度学习模型可以通过训练大量的样本数据，学习人脸特征与身份的对应关系，从而对新的人脸进行准确的身份分类。
3. 人脸识别技术的优势
与传统的身份验证技术相比，人脸识别技术具有以下几个明显的优势：
- 非侵入性：人脸识别技术可以在不需要用户的任何操作下进行识别，无需接触或配戴任何设备。
- 高精度：深度学习模型可以学习大量的数据，从而实现高精度的人脸识别，准确度更高。
- 可靠性：人脸作为一种独特的生物特征，相对于密码或卡片等传统身份验证方式更为可靠。
- 实时性：人脸识别技术可以在几乎实时的情况下进行身份验证，适用于需要快速响应的场景。
- 易于使用：人脸识别技术无需用户进行复杂的操作，使用起来简便快捷。
4. 人脸识别技术的应用
人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，包括但不限于：
- 安全监控：人脸识别技术可以应用于视频监控系统，实现对特定人员的识别和跟踪。
- 金融交易：人脸识别技术可以用于金融交易的身份认证，保证交易的安全性。
- 出入管理：人脸识别技术可以用于企事业单位的出入管理系统，替代传统的门禁卡系统。
- 航空安检：人脸识别技术可以在航空安检中进行乘客身份认证，提高安全性和便利性。
- 教育考勤：人脸识别技术可以应用于学校的考勤系统，提高考勤效率和准确性。
5. 人脸识别技术的挑战
尽管人脸识别技术有着广泛的应用前景，但也面临着一些挑战。
首先，隐私问题一直是人脸识别技术面临的重要问题。人脸识别技术需要大量的人脸图像数据进行模型的训练，而这些数据可能涉及到用户的隐私。
其次，人脸识别技术在面对光照、角度、表情变化等因素时，仍然存在一定的识别误差。这些因素会对人脸图像的质量产生影响，从而影响识别的准确性。
此外，人脸识别技术在应对伪造攻击和欺骗性技术时也面临一定的挑战。例如，使用3D打印技术制作的仿真面具可能会通过人脸识别系统的验证。
6. 未来发展趋势
随着深度学习技术的进一步发展和硬件设备的不断升级，人脸识别技术将会迎来更广阔的应用前景。
一方面，随着人脸识别技术的不断成熟，其识别的准确性和可靠性将得到进一步提高，使其在安全领域的应用更加广泛。
另一方面，人脸识别技术将与其他技术相结合，实现更多样化的应用。例如，将人脸识别技术与智能家居、智能手机等设备相结合，提供更智能便捷的生活体验。
结论
人脸识别技术凭借其精确性、可靠性和便捷性，已经成为安全领域的一项重要技术。深度学习作为人脸识别的核心技术，不断推动着人脸识别技术的发展。虽然面临着一些挑战，但随着技术的不断进步，人脸识别技术将会有更广泛的应用，为我们的生活带来更多便利与安全。
四、深度学习人脸识别
深度学习人脸识别技术是当今计算机视觉领域的一项重要研究方向，它借助于深层神经网络模型，能够高效准确地识别人脸图像。
人脸识别作为生物特征识别的一种重要技术，具有广泛的应用场景和巨大的市场潜力。无论是人脸解锁手机，还是人脸考勤系统，深度学习人脸识别技术都能够帮助我们实现更加便捷高效的生活和工作。
深度学习人脸识别技术的基本原理
深度学习人脸识别技术的基本原理是通过深层神经网络模型对人脸图像进行特征提取和匹配。在训练阶段，使用大量的人脸图像数据对深层神经网络进行训练，使其能够自动学习并抽取人脸图像中的关键特征。在测试阶段，将待识别的人脸图像输入训练好的深层神经网络模型，通过对比特征向量的相似度来进行人脸识别。
深度学习人脸识别技术的核心是深层神经网络模型。常用的深层神经网络模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）等。这些模型通过层叠多个神经网络层，实现了对人脸图像复杂特征的抽取和表示。
为了增强深度学习人脸识别技术的性能，研究者们还提出了很多改进方法，如融合多尺度信息的金字塔网络（Pyramid Network）、考虑人脸关键点的人脸对齐技术（Face Alignment）和引入注意力机制的注意力人脸识别技术（Attention-based Face Recognition）等。
深度学习人脸识别技术的关键挑战
深度学习人脸识别技术虽然在人脸识别领域取得了很大的突破，但仍然存在一些关键挑战。
首先，人脸图像的质量对深度学习人脸识别技术的性能有很大影响。由于环境光线、摄像头质量等因素的影响，采集到的人脸图像可能存在噪声、模糊等问题，这些问题会影响特征提取和匹配的准确性。
其次，人脸图像的多样性也是一个挑战。人脸图像在不同的光照条件下、不同的角度下、不同的表情下都可能存在变化，这些变化会导致同一个人脸的图像在特征表示上存在差异，从而影响人脸识别的准确性。
另外，深度学习人脸识别技术还面临着对大规模人脸数据的需求和处理效率的要求。深度学习模型需要大量的数据进行训练，而获取大规模标注的人脸图像数据是一项庞大的工程。此外，由于深层神经网络的复杂性，对图像进行特征提取和匹配需要消耗大量的计算资源，因此处理效率也是一个需要解决的问题。
深度学习人脸识别技术的应用前景
深度学习人脸识别技术具有广泛的应用前景。
在安全领域，深度学习人脸识别技术可以应用于门禁系统、安防监控系统等，实现对人员身份的快速准确识别，提升安全管理水平。
在金融领域，深度学习人脸识别技术可以应用于身份认证、交易风险控制等，保障用户的资金安全。
在教育领域，深度学习人脸识别技术可以应用于学生考勤系统、智能教室等，提高学校管理效率和教育教学质量。
此外，深度学习人脸识别技术还可以应用于人脸图像检索、人脸表情分析等领域，为社交媒体、人机交互等提供更加智能化的服务。
结语
深度学习人脸识别技术凭借其准确性和鲁棒性，在人脸识别领域取得了显著进展。然而，仍然存在一些关键挑战需要克服，包括人脸图像质量、多样性和处理效率等。随着深度学习技术的不断发展和智能硬件的提升，相信深度学习人脸识别技术将在更多的应用场景中发挥重要作用，并为社会带来更多的便利和安全。
五、在线人脸识别器
在线人脸识别器：为当今世界带来的技术进步
在当今数字化时代，人脸识别技术已经成为了许多领域中不可或缺的一部分。无论是安全领域、金融领域还是其他行业，人脸识别技术正以其高度准确性和便捷性赢得越来越多的应用。在线人脸识别器是一种基于互联网的应用程序，它通过使用深度学习算法和计算机视觉技术，可以准确地识别和验证人们的身份。
在线人脸识别器的应用范围非常广泛。在安全领域，它可以用于门禁系统、视频监控系统和安全认证系统。现代的高科技建筑和办公场所已广泛采用了在线人脸识别器，取代了传统的钥匙和密码系统。只需通过扫描人脸，就能够快速准确地识别出身份，提高了安全性和便利性。在金融领域，在线人脸识别器被用于银行的身份验证系统，减少了盗窃和欺诈行为。此外，它还可以用于在线支付认证，确保交易的安全性。除此之外，还有许多其他领域也开始广泛应用在线人脸识别器，如教育、医疗、零售等。
在线人脸识别器的工作原理
在线人脸识别器是基于深度学习算法和计算机视觉技术的。它通过训练具有大规模人脸数据的神经网络，来学习和识别人脸的特征。在线人脸识别器通常分为两个主要的步骤：人脸检测和人脸识别。
人脸检测是在线人脸识别器的第一步。它使用计算机视觉技术来检测图像或视频中的人脸。通过使用特定的算法和模型，人脸检测可以识别出图像中的人脸的位置和边界框。一旦人脸被检测到，系统会将其提取出来，准备进行下一步的处理。
人脸识别是在线人脸识别器的第二步。在这一步中，系统会对提取出来的人脸图像进行特征提取和匹配。它会使用先进的深度学习算法，分析人脸的关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，以及脸部的轮廓、纹理等。通过将这些特征与数据库中的已知人脸特征进行比对，系统可以快速准确地识别出人脸的身份。
在线人脸识别器的优势与挑战
在线人脸识别器相比传统的身份验证方法具有许多优势。首先，它具有较高的准确度和可靠性。通过使用深度学习算法和大规模人脸数据的训练，在线人脸识别器可以在各种环境下准确地识别出人脸，无论是光线暗的室内环境还是光线强烈的户外环境。其次，它具有较高的便捷性和效率。只需通过扫描人脸，就能够快速验证身份，无需记住复杂的密码或携带钥匙。此外，在线人脸识别器还具有较高的安全性。人脸是每个人独一无二的特征，通过使用在线人脸识别器进行身份验证，可以有效防止身份伪造和冒名顶替。
然而，与任何新兴技术一样，在线人脸识别器也面临一些挑战和问题。首先，隐私问题一直是人脸识别技术所面临的关键问题之一。由于在线人脸识别器需要收集和存储大量的人脸数据，这可能引发一些隐私担忧。此外，由于人脸是一种敏感的个人信息，如何保护人脸数据的安全性和隐私性仍是一个重要的课题。
未来展望
随着技术的不断进步和应用范围的扩大，在线人脸识别器将在各个领域中发挥更为重要的作用。在安全领域，它将成为一种不可或缺的保障手段，提供更高水平的安全性和便利性。在金融领域，它将帮助银行和支付机构提供更安全的交易环境。在教育领域，它将改变传统的考勤方式，提高教育管理的效率和准确性。在医疗领域，它将协助医院提供更精确的身份认证和访问控制，保护医疗信息的安全。未来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，在线人脸识别器的性能和应用将进一步提升，为我们的生活带来更多便利和安全。
六、关于人脸识别？
根握面部实时或如频文件识到的情威数据，检信Allemotion平台根特有的情绪建模及被经网络获得被测试者每一时刻或在说活片段中的害怕，排斥、冲突、期待、压力、兴奋、逻辑、比率、概率、分心、犹豫、认知、紧张、坏感、想象、思考、潜意识、潜在情绪等数据。
现 状
人脸表情识别是机器视觉和模式识别领域具有较为广泛的应用意义。人脸表情识别技术是一个非常活跃的研究领域，它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学等诸多学科的内容。如今，虽然在这方面的应用已取得了一些的成果，但是FRT在实用应用中仍面临着复杂的问题因为人脸五官的分布是非常相似的，而目人脸本身又是一个柔性物体，表情、姿态的千变万化都给正确识别带来了相当大的麻烦，如何能正确识别大量的人并满足实时性要求是迫切需要解决的问题。
系统功能
- 图像获取：该模块主要是从摄像头拍照后进行获取图片，也可以从图片库中获取，获取后的图片可以在软件的界 面中显示出来以便进行识别。
- 图像预处理：该模块主要包括图像光线补偿、图像变成灰色、高斯平滑、均衡直方图、实现图像对比度增强、二值化变换等。
- 人脸定位：该模块主要是将处理后的人脸图片进行定位，将眼睛、鼻子、嘴巴标记出来，以便进行特征提取。
- 特征提取：该模块是在定位后的人脸图片中将眼睛、鼻子、嘴巴的特征值提取和人脸识别认证。
- 情感识别：该模块是从图片中提取的特征值和检信Allemotion自主标记的3万+情感教据库中的值进行比较来完成平静、高兴、吃惊、悲伤、愤怒、厌恶和恐惧7种情感识别功能。
根据面部实时或视频文件识别的情感数据，检信Allemotion平台根据特有的情绪建模及神经网络获得被测试者每一时刻或在说活片段中的害怕、排斥中突、期待、压力、兴奋、逻辑、比率、概率、分心、犹豫、认知、紧张、坏感、想象、思考、潜意识、潜在情绪等教据。
七、人脸识别深度学习triplet什么意思？
triplet三重的意思。Triplet loss就是三重损失函数的意思。以前损失函数一般都是一个的，或者是两个的。这里是三个。
八、人脸识别器忘记密码？
用备用钥匙开。
一、确认是否密码被更改：可能手机被其他人更改了锁屏密码，建议您确认是否被身边的人更改了密码。
二、确认是否使用了隐私空间：如果您启用了隐私空间，并且为其设置了与主用户不同的锁屏密码，二者密码类型不同，从哪个界面锁屏就会显示对应的密码类型，您有可能会混淆两个密码 ，所以请输入对应的密码尝试进入系统。
三、请确认是否开启了多用户：如果您所在的锁屏界面为子用户界面.
九、人脸识别采集器
随着科技的发展，人脸识别采集器在我们的生活中发挥了越来越重要的作用。作为现代安全防护系统的关键组成部分，人脸识别采集器可以在不需要密码或卡片等传统方式的情况下，准确识别一个人的身份。
什么是人脸识别采集器？
人脸识别采集器是一种通过摄像头和相应的软件技术来采集、处理和识别人脸的设备。它利用计算机视觉技术和模式识别算法，对人脸进行分析和比对，从而准确识别一个人的身份。
人脸识别采集器的工作原理
人脸识别采集器的工作原理可以简单概括为以下几个步骤：
- 采集人脸图像：人脸识别采集器通过摄像头采集人脸的图像。这个过程需要光线充足且摄像头的分辨率较高，以获取清晰的人脸图像。
- 预处理：采集到的人脸图像会经过预处理，包括灰度化、去噪、对比度增强等操作，以提高后续识别算法的准确性。
- 特征提取：通过一系列算法，人脸识别采集器会从预处理后的人脸图像中提取出一些特征信息，例如关键点位置、面部轮廓等。
- 建模与匹配：采集的特征会被用于建立一个人脸模型，并存储在数据库中。当有新的人脸图像输入时，人脸识别采集器会将其提取的特征与数据库中的模型进行比对，以确定身份。
- 识别结果输出：根据比对结果，人脸识别采集器会输出识别结果，例如身份确认或陌生人警告。
人脸识别采集器的应用领域
人脸识别采集器在各个行业都有广泛的应用：
- 安防领域：人脸识别采集器可以用于门禁系统、监控系统等，实现智能身份验证和安全监控。
- 金融领域：银行、ATM等场所可以利用人脸识别采集器来确保客户的身份安全，防止欺诈和盗窃行为。
- 教育领域：学校、考试中心等可以借助人脸识别采集器进行考勤、考试监控等工作，提高管理效率。
- 旅游领域：景区、机场等可以运用人脸识别采集器进行旅客身份核验，提高安全性和便捷度。
- 商业领域：商场、超市等可以应用人脸识别采集器进行顾客识别和行为分析，实现精准营销。
人脸识别采集器的优势与挑战
人脸识别采集器相比传统的身份验证方式具有许多优势，例如：
- 高精度：人脸识别采集器采用复杂的算法，能够实现较高的识别准确率。
- 非接触式：与指纹识别、密码输入等方式相比，人脸识别采集器是一种非接触式的身份验证方式，更加便捷和卫生。
- 易扩展：人脸识别采集器可以便捷地与其他安防系统或应用程序集成，实现更加全面的安全防护。
- 适应性强：人脸识别采集器对年龄、肤色、装扮等因素的影响较小，适用于更广泛的人群。
然而，人脸识别采集器在实际应用中也面临着一些挑战：
- 光线条件：光线暗、强光等恶劣的环境会影响人脸图像的采集和识别效果。
- 误识别率：特别是在人脸相似度较高的情况下，误识别率可能会增加。
- 隐私问题：使用人脸识别采集器需要收集和存储用户的个人信息，涉及隐私保护问题。
- 算法攻击：一些高级算法攻击可能会欺骗人脸识别采集器，增加系统的风险。
结语
人脸识别采集器作为一种先进的身份验证技术，正逐渐渗透到我们的日常生活和各个行业中。随着算法和技术的不断发展，相信人脸识别采集器的性能会越来越优越，应用场景也会更加广泛。同时，我们也需要关注人脸识别采集器使用中的隐私和安全问题，确保其合法、合规、可信的运行。
十、人脸识别成为热点，那么人脸识别真的很安全吗？
下上是最新的报道，都是网友投稿的。
AI科技讯：人脸识别安全遭质疑，泄露的数据及其黑产业链何时制止？先进的人脸识别系统已经可以在人群中将你认出来。虽然这项技术在日常生活中的某些方面保障了人的安全，但也窃取了人的隐私，甚至比我们自己更了解自己，并操纵我们。国外有媒体报道，人脸识别技术对我们隐私的侵犯或许让人无法想象。
近期，有朋友无奈的抱怨，2019上海世界人工智能大会即将召开，因业务需求他需要邀请一位欧洲科学家参会，但是当听说大会现场需要进行人脸识别才能参会时，他极度不适的发出了怒吼。
最后，虽然已经告知外国科学家参会方式还有二维码扫描，但是他还是拒绝了此次会议。截止目前，这位朋友表示还是想不明白，一个人脸识别至于让他发这么大的火么？
也许我们听到这个也觉得很不可思议，但是当我们看到国内近期几则报道就不会如此惊讶了？
3D打印人脸骗过支付宝刷脸购买火车票
现在几乎每个人手机上都会有支付宝，随着支付宝上线刷脸支付，很多人对于这项高科技也喜闻乐见。
然而8月初，一个3D打印的公众号发布了一个测试视频，在视频中，工作人员使用3D打印制作的蜡像人头，骗过支付宝的人脸识别系统，成功买到了一张火车票，这一小视频曾一度在网上疯传，吓坏了很多网友，并表示已经关闭了人脸识别功能。
其实这个3D打印头像中国人并不是原创，去年有日本公司已经研发出了这款产品，而且非常逼真，也曾引起了国内很多媒体关注，当时就有很多人表示刷脸解锁遭遇了新挑战。
攻破iPhone刷脸解锁转走熟睡用户钱
Face ID，苹果iPhone最先进的刷脸解锁方式，也一直以3D识别更安全而著称。
相比广大安卓阵线的2D刷脸识别，iPhone用了更贵的传感器，能够实现更周密强大的活体识别，保证用户在闭眼情况下不会被解锁手机。
但是，就在前不久的白帽黑客大会上，向来以安全著称的iPhone刷脸，还是腾讯的一位安全研究员研发的一副简单眼镜攻破了。
由于刷脸解锁需要用户看一眼才能解锁。因此该研究员在眼镜镜片上贴有黑色胶带，黑胶内又嵌有白色胶带，成功仿造了人眼识别信息（虹膜识别），最终成功解锁熟睡用户的iPhone，并进一步转走他支付账户中的钱。
也许大家认为这只是极端个例，但是看了下面的例子就知道人脸识别到底有多荒唐。
将政府要员识别成罪犯，人脸识别错误率高达35%
说起人脸识别技术，美国在该领域一直处于前沿位置。尽管如此，目前的人脸识别技术还是错误百出。
去年，一篇发表在外媒网站的文章中指出，如今非常热门的AI应用人脸识别，针对不同种族的准确率差异巨大。其中，针对黑人女性的错误率高达21%-35%，针对白人男性的错误率则低于1%，这在美国可以说是非常不正常的。
另外，还有一个乌龙事件需要强调，亚马逊在2016年推出的图像识别AI系统Rekognition，曾将28名美国国会议员识别成了罪犯，当时引得美国社会一片哗然，也令大众对人脸识别技术充满了质疑。
不仅仅是国外，国内这种嘀笑皆非的场景也时有发生。比如因为“闯红灯”而被公示在电子曝光屏的董明珠，事实是所谓的“董明珠”只是公交车上的一个印刷广告；又比如一名坐在公交车内靠窗位置的普通民众，莫名其妙的被人脸识别抓拍系统定义为闯红灯……
对于人脸识别存在的技术误差，中国科学院自动化研究所张晓波博士曾表示，照明、姿势、装饰等都会对人脸识别系统产生影响，而对于那些非合作情况下的人脸图像采集，遮挡问题仍很严重。
特别是在实际监控环境中，被监控对象常会佩戴着眼镜或帽子等配件，使得捕获的人脸图像不完整，影响后续的特征提取和识别，甚至导致人脸检测算法无效，且在大规模应用环境中，如何维持或提高人脸识别算法的识别率，目前也是一个非常重要的问题。
除了以上提出的技术准确性外，人脸识别的安全性也在中国开始面临着严峻考验。其中一个就是，由于人脸识别的信息存储仍基于计算机可识别的语言，也就是我们常说的数字或特定代码，随着这些数据价值的提高，使其遭到黑客攻击的风险也会随之增高。
一旦这些个人数据被窃取，你的脸可能就不只属于自己了。
谁来保存数据库，谁来保证数据安全？
人脸识别是一种1:1或1：N的技术手段，在具体应用场景中，它可以根据已有人脸数据识别并判定某一特殊对象是否与数据库中的是同一人，也可以依据某一个人脸数据，从成千上万人中找出对应的人。这之中，数据库中保存的数据将成为关键一环，也是引发人们担忧并发出质疑的地方——这些数据究竟属于谁？谁能用我的数据？
近年来，因为研发需要以及人脸识别应用的逐渐普及，包括政府机构、银行、小区物业、人脸识别研发公司都需要用到数据库。
以银行为例，当人们办理某些业务时，人脸识别已经成为了一种常态，柜台工作人员会在过程中要求人们将头抬起，并将面部朝向摄像头以进行识别，而在银行APP 中，要求卡主进行人脸识别认证也已经成为一种日常操作。既然要识别，那就意味着有对比数据，这些数据被谁拿走了？是银行？是公安？是提供人脸识别技术的公司？还是其他居心叵测的组织？
百万数据泄露，人脸识别遭遇黑产业链
今年年初，深网视界公司（人脸识别公司商汤科技和上市公司东方网力合资公司）被曝发生数据泄露，致使250万人的私人信息能够不受限制被访问，引发业内广泛关注。
据了解，深网视界主营业务为人脸识别、AI和安防，一家定位为“AI+安防”的公司发生如此大规模的信息泄露事件不免令人唏嘘。
如果说此次事件引发了人们关于人脸识别技术信息安全方面的担忧和关于隐私等方面的道德讨论那还算是好事，然而后面这件事让人震怒。
据爆料此事发生之后，目前国内竟然催生了一批人脸识别数据倒卖的生意，一张人脸照片竟然能卖到几元钱，那么几千几万张甚至几百万张照片就能获利无数。
在这种利益的诱惑下，越来越多的黑客也加入其中，就连一些小厂商或物业公司也通过人脸识别闸机、门禁等各种手段获取数据进行着地下肮脏交易，在法律的边缘试探。
据了解，这些交易的数据大部分也将被运用于AI的养料，用来训练更加聪敏的AI。比如网上一度疯传的杨幂换脸小视频、被用于色情场所的美国知名主持人等。
隐私问题爆发，人脸识别国内受严重质疑
人脸识别正在不可避免地走向另外一个极端。
从朋友圈里的AI面相识别小程序，到走进大街小巷的AI测肤，在到娱乐方面的AI换脸、以及再到随处可见的刷脸支付，无一不是热火朝天。
面对数据泄露问题，虽然法律和监管方面并没有明确规定，但是相关部门已经开始发声。
今年7月份，央行科技司司长李伟在第四届全球金融科技（北京）峰会上表示，人脸是非常敏感的个人信息。一旦泄露或者被盗取，会带来非常大影响。
他强调，有技术也不能滥用，有技术也不能任性。“特别是一些企业设计模式场景不考虑这些问题：一方面刷脸，另外一方面还让人在大的屏幕上输入自己的手机号码，这是多么危险的事情。这对于这种创新，我觉得应该要及时指出来纠正。
一位行业资深专家表示，当今社会存在这种普遍滥用人脸识别技术的现象，不管是互联网巨头还是人工智能独角兽都热衷于跑马圈地，将关注点放在业务发展上，对数据安全管理的投入又很少，整个社会隐私安全意识也很淡薄，是时候需要一些监管部门出来管理细则了。
否则，如果继续这么下去，以后大家都不能随便出门了！
你想想，买东西刷脸、吃饭刷脸、过闸机刷脸、就连酒店开个房也刷脸，哪有隐私可言？
更有甚者，万一整容了和男朋友在机场过不了安检这可咋整？
文章来自于公众号：AI世界（AI_retail），关注公众号回复关键词“5G”获取《5G最完整的PPT》,回复“资料”获取160份人工智能产业报告。
