一所德国大学的两位科学家研制出一种能够在完全黑暗环境下识别人脸的工具。这项技术根据人脸的热效应来识别,并将红外热成像和普通的照片做匹配。它采用了深度神经网络系统来处理图像,然后在弱光甚至黑暗环境下识别人脸。然而,目前这一技术还未投入商业化使用,开发者之一的SaquibSarfraz博士也表示近期没有推广计划。 德国卡尔斯鲁厄理工学院的Sarfraz博士和他的同事Rainer Stiefelhagen博士共同开发这个项目,他告诉BBC记者:“我们在人脸识别领域已经深耕多年,对这方面问题有着浓厚的兴趣。我们所
2001年,Paul Viola和Michael Jone开始了计算机视觉的革命,当时的人脸识别技术并不成熟,识别准确度较低,速度也很慢。直到提出了Viola-Jones人脸识别框架后,不仅成功率大大提高,而且还能实施进行人脸识别。
一所德国大学的两位科学家研制出一种能够在完全黑暗环境下识别人脸的工具。这项技术根据人脸的热效应来识别,并将红外热成像和普通的照片做匹配。它采用了深度神经网络系统来处理图像,然后在弱光甚至黑暗环境下识别人脸。然而,目前这一技术还未投入商业化使用,开发者之一的SaquibSarfraz博士也表示近期没有推广计划。 德国卡尔斯鲁厄理工学院的Sarfraz博士和他的同事Rainer Stiefelhagen博士共同开发这个项目,他告诉BBC记者:“我们在人脸识别领域已经深耕多年,对这方面问题有着浓厚的兴趣。我们所展
作者:Haonan Qiu、Chaowei Xiao、Lei Yang、Xinchen Yan、Honglak Lee、Bo Li
今年 11 月,来自纽约大学的研究人员提出了一种可以生成「万能指纹」的神经网络模型 MasterPrints,攻击手机指纹解锁的成功率最高可达 78%。而最近,福布斯的记者们决定使用 3D 打印技术攻击手机的人脸识别功能,在一通测试之后,他们发现石膏「人脸」竟可以破解四种流行旗舰手机的 AI 人脸识别解锁功能,而 iPhone X 不为所动。
前一篇介绍英文论文审稿意见及应对策略的学习笔记,参考各位老师的学习和回答。这篇文章将翻译及分享S&P2019的一篇文章《Neural Cleanse: Identifying and Mitigating Backdoor Attacks in Neural Networks》,介绍神经网络中的后门攻击识别与缓解。
哪一个人脸识别 API 是最好的?让我们看看亚马逊的 Rekognition、谷歌云 Vision API、IBM 沃森 Visual Recognition 和 微软 Face API。
指纹识别的地位正在被人脸识别、虹膜识别所取代。 据外媒报道,近日,来自纽约大学和密歇根州立大学的研究人员开发了一种“万能指纹”,解锁成功率高达65%。 此前,在iPhone 5s配置指纹识别之时,苹果
随着企业复工复产的临近,如何避免大规模的复工带来的感染风险成为了防疫的关键。目前,全国各地目前开始大规模使用人体测温系统。
随着机器学习模型能力越来越强、效率越来越高,它已经逐步应用到各种实际场景中。但是 AI 模型本身也会面临很多安全问题,最受关注的就是对抗样本,它能欺骗深度模型。这对于很多场景都是毁灭性的,包括身份认证、城市大脑和医疗健康等。
在我最开始写文章的时候曾经写过一篇文章 基于 Java 实现的人脸识别功能,因为刚开始码字不知道写点什么,就简单弄了个人脸识别的Demo。
为加快构建人工智能安全创新环境,7月13日,以“共筑AI安全 安享智能未来”为主题的2022人工智能安全大赛正式启动。作为中关村论坛国际前沿科技创新大赛的专题赛,本次大赛聚焦人工智能产业面临的安全挑战,旨在以竞赛方式破解安全难题,培育高水平的人工智能安全团队,同时强化人工智能治理体系与安全评估能力建设,助力人工智能产业高质量发展。 大赛分为报名及线上初赛(7月13日~8月31日)、初赛评审(9月1日~9月10日)、线下决赛及颁奖典礼(2022中关村论坛期间)三个阶段。从即日起,大赛面向全国高等院校、科研院
如今,AI的发展显然已经进入了一个临界点,即AI跨过了概念阶段,下一个便是怎样能够更好地在各行各业实现落地式应用。即使之前的AlphaGo人机大战,显现出了AI的强大,但是人们更关心的是AI怎样协助人类在各行各业中更加落地的应用。 值得高兴的是,AI如今在各行各业中的落地应用,已经开始有了阶段性的成果。 目前,随着各大巨头们对AI的不断研究及深度学习的不断发展,AI技术在经历了三次浪潮之后,终于迎来了春天。AI目前在金融、医疗、安防、教育以及法律等不同领域都已经得到了大量的应用,并且都有着较好的发展。
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
搭载人脸识别黑科技“O-Face”的OPPO Find X,终于在北京和它的粉丝见面了。
导语丨3月21日,世界顶级信息安全峰会CanSecWest 2019在加拿大温哥华召开,吸引了Google、Microsoft、Intel、腾讯、阿里等世界顶尖公司参会。来自腾讯安全平台部的AI安全研究员唐梦云受邀参会,并发表了名为《Adversarial Examples: Using AI to Cheat AI》的主题演讲,分享了团队在AI安全攻防的一些思考。
在英国脱欧后,谷歌计划让英国用户的账号脱离欧盟的隐私监管政策,改用美国司法标准。尽管这样的修改让数千万英国用户的个人信息置于较少保护之下,但这些信息更容易被英国执法部门获得。
2018 Geekpwn CAAD(对抗样本挑战赛)继承了 NIPS CAAD 2017 比赛的形式,但同时也添加了一些新的挑战。2018 年 10 月,吴育昕和谢慈航受邀参加 Geekpwn CAAD CTF,这是一场展示不同类型对抗样本攻防的现场比赛。
本次报告介绍了深度学习安全性和可信性的关键问题,从对抗攻击、对抗防御和攻防平台三个方面介绍了目前的研究现状,同时带来了研究团队在这些关键问题上的最新研究成果,最后对发展安全可靠、鲁棒可理解的第三代人工智能进行了展望。
这个公众号会路线图式的遍历分享音视频技术:音视频基础 → 音视频工具 → 音视频工程示例 → 音视频工业实战。关注一下成本不高,错过干货损失不小 ↓↓↓
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?
在一些社交媒体平台,每次你上传照片或视频时,它的人脸识别系统会试图从这些照片和视频中得到更多信息。比如,这些算法会提取关于你是谁、你的位置以及你认识的其他人的数据,并且,这些算法在不断改进。
由美国东北大学林雪研究组,MIT-IBM Watson AI Lab 和 MIT 联合研发的这款基于对抗样本设计的 T-shirt (adversarial T-shirt),让大家对当下深度神经网络的现实安全意义引发更深入的探讨。目前该文章已经被 ECCV 2020 会议收录为 spotlight paper(焦点文章)。
新智元报道 来源:eurekalert.org 编辑:肖琴 【新智元导读】多伦多大学研究人员设计新算法,通过动态地干扰人脸识别工具来保护用户的隐私。结果表明,他们的系统可以将原本可检测到的人脸比例
针对在移动机器人跟随目标的过程中目标消失的情景,提出了基于视觉跟踪与自主导航的机器人目标跟随系统。将机器人跟随问题分为目标在机器人视野内时的常规跟随和目标消失后的自主导航两种情况。
【新智元导读】 2017年的“315”落下帷幕,人脸识别技术公司纷纷躺枪。16日一大早,大家纷纷发表声明,表示自家的人脸识别技术还是相当安全的。本文整理了各家的回应,由此也可以看到,这些科技公司是否真的“躺枪”?人脸识别技术近年来持续火热,那么真实的行业发展状况如何?商业化应用中是否真的会如此轻易就被攻破?来看看专家们怎么说。 一年一度的“315” 落下帷幕,伴随着人工智能的火热,相关技术应用也在这场以“打假”、“维护消费者权益”为名的晚会上被点名。其中最受关注的一个便是——人脸识别。 晚会现场,主持人现
生物识别技术在验证过程中出现的漏洞可能会让不法分子破解各种人脸识别应用,包括苹果的 Face ID。
本文转载自机器之心 2016 年,上海交通大学的一篇论文《基于面部图像的自动犯罪概率推断》引起了极大的争议,被贴上了「歧视」的标签。近日,斯坦福大学在《Journal of Personality a
机器之心报道 参与:李亚洲、李泽南 2016 年,上海交通大学的一篇论文《基于面部图像的自动犯罪概率推断》引起了极大的争议,被贴上了「歧视」的标签。近日,斯坦福大学在《Journal of Perso
在OPPO和华为先后发布搭载IFAA“3D安全人脸方案”的新机型后,一条在安卓机上实现刷脸支付的“快速通道”便被成功打通了。
贾浩楠 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 「一张人脸照片,只值0.002元,2元钱就能买到上千张」; 「不法分子用公民照片,加上AI换脸技术,直接登录金融app…..」 这些,都是央视新闻最近曝光的人脸识别背后的黑色产业内幕。 捆绑了AI技术的公民隐私泄露风险,普通人该怎么避害? 遏制如此猖獗的违法行为,在技术和立法两方面,各有什么进展? 用你的脸,刷你的卡 买卖人脸信息的“产业链”稍后再谈,先了解一下不法分子如何利用人脸图像实施犯罪。 今年8月13日,杭州钱塘新区公安部门抓获两名犯
这是一批基于StyleGAN2制作的新版人脸生成器,既包含基于旧版重制的网红脸,明星脸,超模脸,萌娃脸和黄种人脸生成器,也新增了两款更具美学意义的混血脸和亚洲美人脸生成器,并附赠有通配的人脸属性编辑器。做了这么多款生成器已经足够用,我将不再尝试做人脸生成器相关的新内容,而是去探索更实用、更能满足用户需求的生成技术,以更好地服务人民。
腾讯云会展致力于做会展行业的数字化助手,用最新的技术成果与会展场景结合,持续洞察行业趋势和会展用户需求,推出创新的智慧会展产品和服务,为会展行业提供三大核心价值。 1、线上线下双轮驱动,供采对接更快更准 打破时间和空间限制,用智能搜索、精准推荐让产品找到合适的客户,提升订单成功率;通过云展示、云对接、云洽谈让在全球供采方随时谈生意。 2、数字化沉淀会展服务,更安全更稳定 通过物联网、大数据和人工智能技术,对会展进行智能管理和运营,用全球最领先的互联网安全技术和专家支撑,保障顺利举办。 3、提升人气和参
智能手机和监控摄像头在内的智能设备的普及,导致更严重的隐私问题。“去识别( De-identification)”被认为是通过隐藏或替换身份信息的过程来保护视觉隐私的有效工具。
半年前的保险圈,忽然被一个平安保险的广告刷屏。说的是借助人工智能技术,广告片中的胡歌,可以通过App来完成拍照上传资料、电子签名等功能操作,进行线上理赔申请,从提交到理赔款到账,整个流程仅耗时30分钟。 无独有偶,8月19日,百度集团副总裁张旭阳在“金融风险防范与财富管理市场发展”中国财富管理50人论坛上也表示,互联网金融没有“寒冬”,互金将进入人工智能阶段! 很显然,对于金融机构来说,与人工智能技术的结合已经成为非常现实的下一站,各家也都在争先布局。 整个金融保险行业的服务核心流程包括“产品设计–售前–承
探索网络对底层任务的理解层次,通过对抗训练减少原有独立同分布的测试集的错误率——在对抗扰动的训练集上训练网络
GPT-4 近日开放了视觉模态(GPT-4V)。以 GPT-4V、谷歌 Bard 为代表的多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Models, MLLMs) 将文本和视觉等模态相结合,在图像描述、视觉推理等各种多模态任务中展现出了优异的性能。然而,视觉模型长久以来存在对抗鲁棒性差的问题,而引入视觉模态的 MLLMs 在实际应用中仍然存在这一安全风险。最近一些针对开源 MLLMs 的研究已经证明了该漏洞的存在,但更具挑战性的非开源商用 MLLMs 的对抗鲁棒性还少有人探索。
若问目前IT领域最炙手可热的技术方向,必属人工智能(简称AI)无疑。前有谷歌的阿法狗完胜围棋世界冠军柯洁,后有微软小冰出版了诗集《阳光失了玻璃窗》,一时间沸沸扬扬,似乎人工智能无所不能,从而掀起了人民大众了解和关注AI的大潮。 虽然人工智能看起来仿佛刚刚兴起,但是它的相关产品早已普遍应用,在工业制造领域,有越来越多的机器人用于自动化生产;在家庭生活领域,则有智能锁、扫地机器人等助力智能家居。这些智能产品的背后,离不开人工智能的几项基本技术,包括计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘与分析等等。这几项技术的应用说明如下: 1、计算机视觉,包括图像识别,视频识别等技术,可应用于指纹识别、人脸识别、无人驾驶汽车等等; 2、自然语言处理,包括音频识别、语义分析等技术,可应用于机器翻译、语音速记、信息检索等等; 3、数据挖掘与分析,包括大数据的相关处理技术,可应用于商品推荐、天气预报、红绿灯优化等等; 上述的几个人工智能应用,看似牛逼,可是这跟Android开发有什么关系呢?其实手机App很早就用上了相关的智能技术,还记得12306网站的神奇验证码吧,买张热点地区的火车票一直是个老大难,常常在火车站售票窗口排了许久的队伍,终于排到你的时候却发现目的地的火车票卖光了。特别是春运的时候,即使不到售票窗口排队,而是到12306网站买票,也常常因为各种操作问题贻误下单,于是各种抢票插件应运而生,帮助用户自动登录、自动选择乘车日期和起止站点、自动下单抢票。抢票插件的核心功能之一,便是自动识别登录过程中的验证码图片,原本这个验证码图片是用来阻止程序自动登录的,然而道高一尺魔高一丈,任你采取图片验证码又如何,抢票插件照样能够识别出图片所呈现出来的形状。注意,这里提到的识别图片中的验证码,即为人工智能的一项初级应用。 验证码图片识别,最简单的是数字验证码,因为数字只有从0到9一共十个字符,并且每个数字的形状也比较简单,所以本文就从数字验证码的识别着手,拨开高大上的迷雾,谈谈人工智能的初级应用。 先来看看一张再普通不过的验证码图片:
来源:PaperWeekly 本文共900字,建议阅读6分钟。 本文为你罗列近期Github上十大有趣的机器学习开源项目。 -01- Face Recognition #世界上最简单的人脸识别库 本项目号称世界上最简单的人脸识别库,可使用 Python 和命令行进行调用。该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的准确率高达 99.38%。 项目链接: https://github.com/agei
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自东方理工的研究团队提出了一种广义流形对抗攻击的新范式,将传统的 “点” 攻击模式推广为 “面” 攻击模式。 声称准确率 99% 的人脸识别系统真的牢不可破吗?事实上,在人脸照片上做一些不影响视觉判断的改变就可以轻松攻破人脸识别系统,例如让邻家女孩和男明星被判断成同一个人,这便是对抗攻击。对抗攻击的目标是寻找自然的且能够让神经网络混淆的对抗样本,从本质上讲,找到对抗样本也就是找到了神经网络的脆弱之处。 近日,来自东方理工的研究团队提出了一种广义流形对抗攻击的范式(Genera
来源:PaperWeekly 本文共900字,建议阅读6分钟。 本文为你罗列近期Github上十大有趣的机器学习开源项目。 -01- Face Recognition #世界上最简单的人脸识别库
选自the Verge 作者:James Vincent 机器之心编译 参与:Ellen Han、黄小天 威廉·吉布森(William Gibson)写于 2010 年的小说《零历史(Zero History)》中有这样一个场景:一个角色穿着迄今为止「最丑陋的 T-shirt」展开了危险的突袭,T-shirt 可使其对闭路电视(CCTV)隐身。在尼尔·斯蒂芬森(Neal Stephenson)的小说《雪崩(Snow Crash)》中,一个位图图像被用来传递可扰乱黑客大脑频率的病毒,借助计算机增强的视觉神经
Facebook研究人员发现,当前的人工智能可被“障眼法”欺骗,即认为自己“看到了”一些不存在的物体。 对人工智能(AI)来说,眼见不一定为实。机器学习系统有可能受到欺骗,以至于听到或看到并不存在的东西。 我们已经知道,戴上一副漂亮的眼镜,有可能成功欺骗人脸识别软件,让它将你识别为其他人。但Facebook的研究表明,同样的方法也可以骗过其他算法。 这种技术被称为对抗样本。它可以被黑客用于欺骗无人驾驶汽车,使其忽略停车标志,或者阻止闭路电视摄像机从人群中发现嫌犯。 将一只猫的照片进行轻微改动
随着信息技术的快速发展和数字化转型的加速,各种电子化应用正在走进人们的生活中,电子化身份验证也成为了日益普遍的需求。从现在生活中各种App、网站、电商平台等需要身份认证的场景来看,身份验证的确是十分重要的一环。但是,当前仍然存在着不少身份认证不可靠等问题。为了解决这些问题,近年来,实人认证API的出现,让电子化身份验证更加可靠。
这一年注定是充满了里程碑的一年。它将大众从《西部世界》、《终结者》等好莱坞科幻电影不切实际的虚幻场景中抽离出来,让人们认识到,AI其实是世界上的有形力量而非梦幻,从而开始认真讨论AI对社会,经济,政治和国际力量平衡的影响。
两年前,婚恋网站最爱喊“实名制”。如今,各家都有了用户的基本实名信息,这种传统打法就过气了。毕竟有身份证的人,不一定是有身份的人。当你将身高、体重、年龄、学历等一一框定,一看还有2000个姑娘(小伙)符合要求,是时候让理性回归感性了。而这感性,又是建立在理性的数据分析之上。 网易花田:定制爱情 网易花田的团队在对海量软硬数据进行分析的基础上,总结出一些人物特征,建立出一定数量的人物模型。再分析具体用户,将其分门别类套入各种模型。这样,用户心仪其中某一个人,便可向其推荐这一类人。 “我们可以通过‘内心独白’
导读 近日,新加坡南洋理工大学(NTU Singapore)研究人员表示,智能手机中的设备,例如:加速度计、陀螺仪和近距离传感器存在安全隐患。研究人员可利用手机传感器提供的信息,正确猜测手机的PIN码,成功率可达99.5%。 背景 时下,物联网与智能硬件技术正蓬勃发展,各式各样的智能设备都进入到我们的日常生活中,例如智能手机、智能鞋子、智能手表等等。然而,智能设备的安全与隐私也已成为备受各界关注的焦点,也是用户最关心的问题之一。 时下,黑客攻击的方式也越来越多样化。之前,笔者也介绍过几个有关黑客攻击的技术案
10月,文字识别OCR、语音识别、图片标签推出新功能。腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室,帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案,助力各行各业的数字化和智能化转型。
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