这样的用户可能会拿到另一个人的照片。甚至可能他们的手机上就有其他人的照片或视频，他们可以用这样的照片或视频来欺骗识别人脸的相机（就像本文开头的图片那样）。
照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统，让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。在这篇 4 千多字的教程中，作者介绍了如何用 OpenCV 进行活体检测（liveness detection）。跟随作者给出的代码和讲解，你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器，用于检测伪造人脸并执行反人脸欺骗。
当下正值新冠肺炎（COVID-19）肆虐全球之际，戴口罩成为了全民阻断病毒传播的最佳方式。然而在人脸部分遮挡或恶劣光照条件下，用户人脸识别或人脸认证的合法访问常常提示活体检测失败，甚至根本检测不到人脸。这是由于目前基于RGB等2D空间的主流活体检测方案未考虑光照、遮挡等干扰因素对于检测的影响，而且存在计算量大的缺点。而数迹智能团队研发的3D SmartToF活体检测方案则可以有效解决此问题。那么什么是活体检测？什么又是3D活体检测？以及怎么实现恶劣环境（如人脸遮挡、恶劣光照等）与人脸多姿态变化（如侧脸、表情等）应用场景下的活体检测呢？本文将会围绕这些问题，介绍数迹智能的最新成果——基于ToF的3D活体检测算法。
人脸识别已经成为生活中越来越常见的技术，其中最关键的问题就是安全，而活体检测技术又是保证人脸识别安全性的一个重要手段，本文将向大家简单介绍活体检测，并动手完成一个活体检测模型的训练，最终实现对摄像头或者视频中的活体进行识别。
AI 科技评论按：本文来自著名的计算机视觉教学网站「pyimagesearch」，文章作者为 Adrian Rosebrock。在本文中，Adrian 将就「如何鉴别图像/视频中的真实人脸和伪造人脸」这一问题进行深入的分析，并介绍使用基于 OpenCV 的模型进行活体检测的具体方法。雷锋网 AI 科技评论编译如下。
机器之心专栏 作者：快手MMU 在这篇文章中，该研究提出了一个新的网络结构 SSAN，用以实现具有域泛化性的活体检测算法。与过去的方法直接在图像完全表征上提升域泛化性的思路不同，该研究基于内容特征和风格特征在统计特性上的差异，对他们实施不同的处理。该论文已被 CVPR2022 接收。 一：背景和动机 随着各种呈现攻击的不断出现，活体检测算法（Face anti-spoofing）[1] 越来越受到人们的关注。现有的大多数算法都是基于图像的完全表示来实现域泛化性（Domain generalization）[
每周精选 Algorithm System Anti-Spoofing 之人脸活体检测 在小编之前的文章系列中曾介绍过的对抗样本攻击，是目前Deep Learning比较火热的一个研究方向，因为它掀起了关注深度学习在安全领域潜在问题的热潮。虽然活跃于学术界的对抗样本目前还未渗入到工业界中，anti-spoofing（反欺诈）仍一直是大家关注的焦点。人脸识别是大家最为熟悉的应用深度学习的例子，结合人脸识别技术的APP在市面上比比皆是，本文将简单介绍在人脸识别应用中的反欺诈技术——人脸活体检测。 人脸识别，
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
名叫Adrian Rosebrock的程序猿，写了份事无巨细的教程，从构建数据集开始，一步步教大家用AI分辨真人和照片，精细到每行代码的用途。
判断捕捉到的人脸是真实人脸，还是伪造的人脸攻击（如：彩色纸张打印人脸图，电子设备屏幕中的人脸数字图像 以及 面具 等）
近日，计算机视觉方向的三大国际顶级会议之一的ECCV 2020公布论文获奖结果。本次ECCV 2020有效投稿5025篇，最终被接受发表论文1361篇，录取率为27%，较上届有所下降。其中，oral的论文数为104篇，占提交总量的2%；spotlight的数目为161篇，占提交总量的5%；其余论文均为poster。
机器之心原创 作者：高静宜 「身份验证是整个互联网金融的基础，要做到从实名到实人，生物识别在这里起到了很重要的作用。」蚂蚁金服生物识别技术负责人、全球核身平台资深专家陈继东告诉机器之心。生物识别技术的成熟、金融支付安全性与使用体验的更高要求，正推动互联网金融公司、商业银行对生物识别认证技术的开发与应用。2015 年 3 月，阿里巴巴集团执行主席马云在德国 CeBIT 展会开幕式上发布并演示了人脸识别支付认证技术，同年年末，蚂蚁金服「刷脸」认证在支付宝和网商银行正式上线。今年 2 月 21 日，蚂蚁金服「刷
发展 知识点 腾讯AI 人脸技术 车辆技术 图像识别技术 文字识别技术 腾讯TI平台 发展趋势 人才岗位 发展 1950年，他那篇著名论文《计算机器与智能》的正式发表，里面有史以来 第一次触及到了“人工智能”，提出了 “图灵测试”，这当中涉及了自动解释，和 自然语言的生成，作为判断智能的条件。 1956年美国达特茅斯会议:“人工智能”概念诞生 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能 的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。 人工智能的
人脸识别在我们的生活中随处可见，例如在大楼门禁系统中，它取代了传统的门禁卡或密码，提高了进出的便捷性和安全性。在商场安保方面，人脸识别被广泛应用于监控系统，有助于识别和跟踪潜在的犯罪嫌疑人或失踪人员，提升了安全防范的能力。另外，手机解锁也是人脸识别技术的重要应用之一，它为用户提供了一种快捷、便利的身份验证方式，替代了传统的密码或指纹识别。
图片来源：CDAPEX 编译 | Ziqi Zhang 编辑 | Donna 【AI科技大本营导读】澳大利亚阿德莱德大学的在读医学博士生、放射线学专家Luke Oakden-Rayner的医疗AI领域最新成果分析系列《人类医学的终结 - 医学AI研究最前沿》。上周我们发布了该系列的第一篇《机器学习最终是否会代替人类医生》。本文是该系列的第二篇文章，关于斯坦福大学的医学研究者是如何应用突破性的医疗人工智能技术，诊断皮肤癌以及对皮肤病患者是否需要活体检查。该论文的原文发表于2017年2月的《Nature》
在本人的研究动作识别过程中，曾多次复现该领域顶级期刊的论文，有些提供了部分代码，有些则没有，提供了代码的，发现有很多过程和论文中描述的相差甚远，有一些论文和代码一致了，但是结果也和论文的不一致，请问这在您的研究生涯中是否也曾遇到过？您是如何看待的？怎样采取有效的措施，提前做出判断，不浪费更多时间在这些论文上面？
原创声明:本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不能用于商业目的。
近日，CVPR 2024 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) IEEE国际计算机视觉与模式识别会议公布了论文录用结果。
本文分享AAAI 2022论文『CMUA-Watermark: A Cross-Model Universal Adversarial Watermark for Combating Deepfakes』，由北大王选所提出跨模型通用对抗水印 CMUA-Watermark，主动防御多种 Deepfake模型。
如今，人脸识别已经进入我们生活中的方方面面：拿起手机扫脸付账、完成考勤、入住酒店等，极大地便利了我们的生活。
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今天，也就是 2017 年 9 月 11 日，小米发布了两款手机产品 Note 3 和 MIX 2， 其中，Note 3推出了一项新功能，人脸解锁。 以后，请忘掉密码，忘掉指纹，欢迎走进看脸的时代。 首先，来看看小米 MIX 2 和 Note 3： 小米 Note 3 其实就是大屏版的小米 6，屏幕尺寸升级为 5.5 英寸，处理器则降级为高通骁龙 660 。后置摄像头的配置与小米 6 相同，依旧是 1200 万像素的广角镜头 + 1200 万像素的长焦镜头，前置摄像头则升级到了 1600 万像素，2μm
本文介绍的是CVPR2020 oral论文《Deep Spatial Gradient and Temporal Depth Learning for Face Anti-spoofing》，作者来自明略科技。
相信大家对人脸身份认证已经司空见惯了，比如生活中的人脸支付、身份校验、金融认证等等，但是人脸识别技术面临着多种欺诈手段，如照片、换脸、面具等。如果被恶意复制，将会给个人、集体或者社会带来很大的麻烦和威胁。
导语：本文将分组介绍计算机视觉顶级会议 CVPR 中腾讯 AI Lab 的重点研究方向和入选论文。
CVPR 2023（The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2023，国际计算机视觉与模式识别会议）于6月18日-22日在加拿大温哥华召开。
这篇文章有5篇论文速递信息，涉及活体检测、SFM、视差估计、Zero-short Learning和3D shape等方向（含一篇CVPR 2018）。
雷锋网AI科技评论按：12月21日，由创新工场、搜狗、今日头条三家联合举办的首届 “AI Challenger全球AI挑战赛”在北京举办落幕仪式及颁奖典礼。雷锋网记者也前往了颁奖典礼现场，进行了全程跟踪报道。 都有哪些参赛队伍获奖？ 大赛分为视觉和翻译两大类，共五个赛道。分别是人体骨骼关键点检测竞赛、图像中文描述竞赛、场景分类竞赛、英中机器文本翻译竞赛和英中机器同声传译竞赛。参赛队伍共计7079支，其中场景分类参赛团队最多，达2004支。人体骨骼关键点检测参赛团队1735个，图像中文描述1479个参赛队，机
AI 研习社按：12月21日，由创新工场、搜狗、今日头条三家联合举办的首届 “AI Challenger全球AI挑战赛”在北京举办落幕仪式及颁奖典礼。AI 研习社记者也前往了颁奖典礼现场，进行了全程跟踪报道。 都有哪些参赛队伍获奖？ 大赛分为视觉和翻译两大类，共五个赛道。分别是人体骨骼关键点检测竞赛、图像中文描述竞赛、场景分类竞赛、英中机器文本翻译竞赛和英中机器同声传译竞赛。参赛队伍共计7079支，其中场景分类参赛团队最多，达2004支。人体骨骼关键点检测参赛团队1735个，图像中文描述1479个参赛
TFace是由腾讯优图实验室研发的可信人脸算法研究项目，重点关注人脸识别、人脸安全、人脸质量等技术领域，通过开源自研的方法，方便研究人员快速复现我们的工作。自开源以来，本项目在业界获得了广泛关注，最近TFace发布了新版本，在优化了原有人脸识别模块的同时，新增了人脸安全模块。
在日常生活工作中，出现了人脸验证、人脸支付、人脸乘梯、人脸门禁等等常见的应用场景。这说明人脸识别技术已经在门禁安防、金融行业、教育医疗等领域被广泛地应用，人脸识别技术的高速发展与应用同时也出现不少质疑。其中之一就是人脸识别很容易被照片、视频、人脸模型等方式轻易蒙混，并且网络上也传出不少破解方法。针对这些问题，人脸识别技术其实也是进行了升级迭代，当前的人脸识别系统是需要具有人脸活体检测功能的。那么人脸活体检测功能到底是什么呢？
和传统的方法结构类似，只是使用了VGG进行特征提取，通过CNN网络端到端学习anti-spoofing的表示空间
An original face anti-spoofing approach using partial convolutional neural network
随着大数据时代的到来，个人信息安全问题日益严峻，基于图像处理的人脸识别和检测技术得到了广泛的应用。然而，目前人脸检测技术都是针对数量较小的人脸图像，随着大数据概念的深入，图像大数据处理将对人脸识别技术提出更高要求。在最原始的基于人脸识别系统中，基于当前拍摄的人脸照片与预先存储的人脸照片之间的比对，来进行身份验证。然而，当将被仿冒者本人的照片置于这种基于人脸照片比对的身份验证系统中的摄像头前时，这种基于人脸照片比对的身份验证系统可能通过用户身份验证。换言之，恶意用户可以使用被仿冒者的照片来进行恶意攻击(即，照片攻击)，这种基于人脸照片比对的人脸识别系统不能抵抗照片攻击。于是，人脸活体检测技术应运而生。
随着人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。目前基于动态视频人脸检测、人脸眨眼、热红外与可见光人脸关联等领先业界的人脸活体检测算法，已经取得了一定的进步。
机器之心原创 作者：高静宜 腾讯优图实验室成功研发光线活体技术，通过闪光模拟实现多重随机信息的编码和解码，使方法建立在密码学的坚实基础之上，是目前已知安全级别最高的技术之一。 极光守卫 Aurora Guard，这个名字听起来好似是某部好莱坞大片中惩恶扬善的超级英雄，或是科幻小说里拯救地球的未来战士。他一出场就自带舞台效果，眼里有星辰大海，身后有万丈光芒，铜墙铁骨坐镇一方，一身孤勇足以抵御八方来袭。 不过事实上，这个酷炫名字的背后并非一个有血有肉的「守护者」，而是腾讯优图实验室研发的一项新技术——光线活体，
本文介绍的是CVPR2020 论文《Searching Central Difference Convolutional Networks for FaceAnti-spoofing》，作者来自明略科技。
机器之心报道 机器之心编辑部 你的人脸不会被恶意「盗刷」，也有小视科技 AI 算法的一份力。 对于很多人来说，刷脸解锁手机、进行快捷支付是每天必不可少的动作。不少银行和支付机构现在还开启了手机 APP 人脸识别认证，让以往需要前去营业网点才能申请的服务可被远程验证。但与此同时，利用图片、3D 模型等破解人脸识别的方法也越来越多，甚至还出现了 Deepfake 这种仿照他人人脸，生成特定视频的深度学习技术。 随着人脸识别破解技术的出现，人们对于活体检测需求逐渐增多，安全级别要求也愈发严格。当前，活体检测是人
目前已经有了越来越多的基于人脸识别的应用，例如我们现在应用极广的“刷脸支付”、“刷脸打卡”等。但随着技术的发展，当年很多电影中的画面慢慢变成了现实，坏人可以通过带上提前准备好的照片或者面具，甚至是一副眼镜，轻而易举的被识别成其他人，随着这种人脸伪造的风险和隐患逐日增加，人脸活体检测技术得到了越来越多的关注。
与动态活体检测不同，静态活体检测是指判断静态图片是真实客户行为还是二次翻拍，用户不需要通过唇语或摇头眨眼等动作来识别。一般应用在防攻击不高的场景中。而动态活体检测是指通过指示用户做出指定动作动作（读数，眨眼，左右摇头等），验证用户是否为真实活体本人在执行当前的操作。
1 月 13 日，在浙江卫视播出的大型科技综艺节目《智造将来》中，代表支付宝最新研发进展的生物识别系统「310099」首次亮相，并成功完成挑战：从 500 位蒙面观众中找到目标人物。
在生物识别系统中，为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。一般生物特征的活体检测技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，人脸活体检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息，活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特性等。
人脸识别作为一项成熟的生物识别技术，目前已广泛应用于金融、公安、社会服务、电子商务等领域。然而人脸很容易用视频或照片等进行复制，人脸活体检测是人脸识别能否有效应用的前提，目前对活体检测方法的研究有很多。大多数活体检测方法是研究性质的，它们大多基于特征提取与训练的方式，这类方法的准确性是不可控的。另一类方法是要求用户做转头、摇头、眨眼或者张嘴等动作，但是这类方法对于视频的防欺骗性不高。
今天向大家介绍几份近期的人脸技术的工作，人脸图像处理识别技术作为CV领域的一大分支，仍然有很多内容值得探索。
作者 | 彭建宏（旷视科技产品总监彭建宏） 整理 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） “刷脸”曾一度是人们互相调侃时的用语，如今早已深深地融入我们的生活。从可以人脸解锁的手机，到人脸识别打卡机，甚至地铁“刷脸”进站…… 人脸识别技术越来越多地应用在了各种身份验证场景，在这种看起来发生在电光火石之间的应用背后，又有哪些不易察觉的技术在做精准判别？算法又是通过何种方式来抵御各种欺诈式攻击？ 我们近期邀请到旷视科技产品总监彭建宏，他负责 FaceID 在线身份验证云服务的产品
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。
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