该实验通过对IBM、亚马逊在内的多家公司人脸识别算法进行测试发现12%的深色皮肤男性被认错

人脸识别门禁“理论上，只要拍到一张手机主人的清晰照片就可以解锁了”现场评委、犇众信息首席技术官徐昊说。　　“现场演示攻击并不是要制造恐慌，而是通过发现漏洞，督促厂商改进技术、修复漏洞。”GeekPwn大赛发起和创办人王琦说，大赛会将发现的漏洞反馈给厂商，让越来越多的企业和公众关注技术安全。。

人脸识别系统时隔一年，人脸识别技术的准确率提升了75.6%，2017年这一指标的最好水平在2018年排到了第九位人脸识别准确率大幅度提升，离不开科技企业的努力，尤其离不开中国科技企业。NIST把中国和俄罗斯供应商的算法排名置于其他供应商之上，表明中俄人脸识别准确度世界领先。人脸识别技术属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分百生物体个体。人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。“现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。人脸识别技术还存在着诸多的挑战性问题需要解决。”比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。也就是说，人如果发生微小变化，系统可能就会认证失败。如今，保守估计，人脸识别技术准内确率能达到95%，但没有达到100%。

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在线人脸识别??事实上，不限于ArcFaceGo应用套件，基于视觉开放平台的免费、离线的人脸识别算法SDK，众多开发者已实际落地了更多产品形态的人脸考勤应用比如此次疫情复工中，被办公楼宇、厂房工地广泛使用的“AI测温人脸考勤系统“，该应用通过红外热成像测温技术，在员工打卡的同时可完成非接触测温，帮助企业有效的筛查风险。??此外，集成了GPS定位的人脸考勤产品也在林场巡逻等场景中得到了实际应用，在人脸识别算法和GPS技术的加持下，林场巡逻人员可以在GPS定位范围内“刷脸”完成岗位签到，这一创新的考勤方式也极大地提高了管理部门的监管效率。??随着人脸应用越来越频繁地进入日常生产生活，视觉开放平台也在进一步帮助开发者商业化落地。基于完整产业生态链，平台联合了整机方案商、开发板厂商、摄像头模组厂商等上下游合作伙伴，通力为开发者提供全产业链资源支持，解决硬件选型及工程化难题。??未来不难想象，将有更多的人脸识别产品普及到各个行业。正如当前防疫工作中，由视觉开放平台所赋能的AI测温筛选系统、无人值守立体车库、人脸识别垃圾桶、人脸识别梯控等众多非接触式应用正发挥着重要作用。。

人脸识别闸机因此，在产品设计时要及时作出调整，使之更符合当地的使用习惯?????????而从最重要的产品能力角度而言，必须在人脸识别算法选型时，考虑到算法鲁棒性能否适配海外人群，以及佩戴口罩下的人脸检测成功率。否则会出现大量的误识和拒识，从而极大影响产品体验。?????????由于国外市场的区域众多，需要算法可以兼顾黑、白、黄等等多类人群，保持检测成功率稳定。同时相较而言，国外着装和发型较为多样化，比如拥有大量不蓄发造型，以及头巾、络腮胡、墨镜等等所涉及的遮挡问题。并且从新闻视频中也可以发现，海外所佩戴的口罩造型也较为丰富并非标准化，这也将直接影响到口罩下的人脸检测。?????????这些因素，都会对人脸识别算法的能力提出较大挑战。此前，麻省理工媒体实验室的一项实验也证明了这一点。该实验通过对IBM、亚马逊在内的多家公司人脸识别算法进行测试，发现12%的深色皮肤男性被认错，而深色皮肤女性的错判率甚至高达35%。人脸检测实测报告及免费算法推荐：?????????针对人脸识别测温机中，重点用到的人脸检测技术，笔者实测了市面上多款开放、开源算法。从结果来看有几款还是比较不错的，综合成本、算法鲁棒性、厂商整体实力，推荐大家可以尝试一下——视觉开放平台的ArcFace免费人脸识别算法。

目前，随着科学技术的不断发展和进步，人像生物识别技术的日益成熟和完善，人像生物识别技术作为全球最前沿的生物识别技术及图像处理技术，在当今社会公共安全防范、刑侦、技侦、网络安全、金融安全等诸多领域将发挥着独有的不可替代的作用，是人类社会科学技术发展与进步的里程碑　　动态人脸识别算法。计划应用于公安、航空、港口、海关、银行、大型企事业单位、大型会议活动、高端会所、重要的街道、码头等场所的安全防范，将为当前复杂国内外安全形势下的安全保卫、安全防范带来革命性的变革。　　动态人脸识别算法。计划应用于公安、航空、港口、海关、银行、大型企事业单位、大型会议活动、高端会所、重要的街道、码头等场所的安全防范，将为当前复杂国内外安全形势下的安全保卫、安全防范带来革命性的变革。　　动态人脸识别的优势　　（1）通过计算机视觉仿真人眼，符合人类的识别习惯。　　（2）不需要与设备直接接触就能采集人脸图像；　　（3）不需要专门配合采集设备，被采集者不易察觉，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像；　　（4）计算机仿真视觉准确率达到99%以上，而且不会疲劳，比人眼更加可靠。。

人脸识别系统可以对小区的人员与已采集的住户人脸特征信息进行比对，判断和分析进出人员是否为正常住户或同住人员，实现了每个出入人员都有迹可循此系统不仅可有效防止陌生人尾随，杜绝贴小广告、推销或闲杂人等进入，对小区住户的安全更有保障，而且使得居住体验也得到改善。根据居民反映，以前买菜得放下东西后开门，现在可以直接刷脸进入，无需停留，方便了很多。更重要的是，有了人脸识别系统，转租转借等不良行为得到了根本上的技术压制、确保社会资源公平利用中立起了“防火墙”。　　目前，北京保障房中心已经完成了47个项目的设备安装和部署工作。人脸识别系统后台的数据库已经在用户知情的情况下，采集租户及同住人面部信息10万余条。明年年底之前，将有10万个保障房、公租房的家庭实现人脸识别的全覆盖。基于旗下视觉人工智能开放平台，免费离线开放了人脸识别、活体检测、人证比对等多项技术，全面降低应用门槛，让人工智能正在成为普惠技术。

　　　　middot，方式一：标定卡口一体机的垂直高度和与车道的水平位置，标定视野中的远端距离及近段距离，在平直的车道上即可实现视频测速逐帧实时处理，可得出车辆行驶的精确轨迹以及记录车辆在所有参考点时间，通过计算分析，获取车辆的行使速度；　　　　middot，方式二：通过比对实际场景中参照物的位置来标定图像中参照物的坐标及高度，将实际场景还原为3D场景，在三维空间内对车辆进行视频测速。对车辆信息实现逐帧实时处理，可以得出车辆行驶在摄像机视野范围内的精确轨迹，通过计算分析，获取车辆的行驶速度。　　　　2、交通参数采集　　　　实时采集车流量、平均时速、车头时距、道路占有率等交通参数，依据设定的时间间隔，将交通参数汇总后实时上传控制中心。可对车辆类型进行判断，在附加信息中输出车辆类型（大、中、小型），且还可输出车辆具体尺寸（米）车长、车宽信息，方便用户查看或信息调用。　　　　3、车辆违章取证功能　　　　对高清图像中的车辆进行检测、锁定、跟踪，根据车辆运动轨迹与用户定义的车道标识线，判断车辆是否轧线、越线、逆行等违章行为，并区分车道分隔线、双黄线，对违章车辆进行抓拍，取得执法证据。　　　　人脸特征图检测和提取　　　　自动扫描（检测）抓拍的高清图像，使用高效的人脸检测算法，配合先进的目标融合、决策策略，实时定位出其中含人脸信息的区域坐标，实现智能化的实时人脸检测。　　　　通过组织大量的人脸、非人脸图像数据，应用先进的算法，训练获得最佳的人脸表述特征，并将大量的特征按照一定结构组织起来，形成特殊的人脸特征分类器。利用该特征分类器对从前端系统输入的图像进行全方位的人脸搜索，将图像中满足特征分类器筛选条件（与特征分类器的匹配度满足一定条件）的检测区域确定为人脸目标，完成人脸目标的定位。　　　　middot，采用状态识别机理可减少复杂背景对识别系统的干扰；　　　　middot，检测出左右旋转lt，；15deg，，上下旋转lt，；10deg，的人脸；　　　　middot，处理速度快捷：对500万像素高清图像，检测时间小于300ms；　　　　middot，拥有大于95%的正面人脸检测率；　　　　检测出来的人脸图像经过图像处理、模型调整定位、图像标准化等系列操作，最终通过对标准化图像进行特征提取，获得特定的便于机器识别、分类的人脸描述特征图。　　　　补光子系统　　　　车道设置检测补光灯和抓拍补光灯各1台。

影响人脸识别算法性能的硬件主要有摄像头与开发板，前者会影响成像质量与识别效果，后者会影响算法的运行速度与稳定性过去，一款成熟、稳定、可商用的人脸识别设备，如果从零开始开发调试，往往需要一年到一年半左右的开发周期，开发者需要不断发掘市场上各类硬件设备，进行组合与性能测试，也无法保证最终结果完美。对于行业信息不通畅、缺乏硬件选型经验的开发者而言，如何快速解决以上问题？视觉开放平台推出的产业链市场是解决这一行业普遍需求的可选项之一。产业链市场是专注构建产业上下游生态的商业平台。通过该市场，需求方可以根据实际需求，选择最优的摄像头、开发板、整机等硬件模组，脱离繁琐的硬件方案选型、验证，缩减研发周期及成本，或是直接采购实现一站式智能升级的行业解决方案。目前，产业链市场由视觉模组、开发板、整机产品、解决方案四大部分组成，需求方可实时在线咨询并采购相应产品。并且上线的所有产品，均经过了视觉开放平台认证与调优，更好地适配开放平台的人脸识别、活体检测、人证核验、人脸属性分析等众多核心算法。其中，视觉模组拥有单目、双目等多种宽动态摄像头品类，开发板则涵盖了基于RK、高通的各类安卓主板方案。整机产品包含了电子班牌、门禁机、访客机、商品消费机、人证机等各类产品形态，直接免去了硬件选型、硬件生产等环节。此外，也有人脸支付、VIP识别、智慧酒店、智慧校园、智慧旅游等集算法、功能应用、整机硬件与一体的完整解决方案供需求方选择。。

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2、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。人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。人脸图像特征提取人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。