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人脸识别系统基本参数
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人脸识别系统企业商机

“目前,我们公司的写字楼进出口已经安装了人脸识别系统了,现在我上下班都是刷脸打卡,但是社区的人脸信息我一直没录入,觉得不太放心。”亮甲店社区居民周昊对新浪科技表示。在他看来,在写字楼、商超等场景接触了大量摄像头后,自己的人脸信息可能早已成为了其他人脸识别技术平台中的大数据信息,但在涉及更多个人隐私的社区及家庭住址场景,他非常不愿意在这一个环节失去自。“毕竟,房子是我花钱买的,摄像头装到家门口合不合理我说了算。”精确人脸识别系统技术联系四川吉联科技有限公司。温江区电子人脸识别系统厂家

“此前多年,这些算法必须由人类去定义,现在的神经网络可以自主学习。目前我们的算法将人脸识别系统中被检测到的人脸的比例降低到了0.5%。我们希望在APP或网站上提供这种神经网络系统,这是一个非常有意思的领域,有着非常大的潜力市场,”Aarabi教授说道,“另外研究报告也将在2018年IEEE国际多媒体信号处理研讨会上发表”。其实,破坏人脸识别产品识别率的产品并不少见。早在2016年,卡内基梅隆大学的研究人员就设计了一种眼镜框,可以误导面部识别系统,使其产生错误的识别。金牛区智能人脸识别系统系统厂家AI人脸识别系统技术联系四川吉联科技有限公司。

清华大学法学院教授劳东燕在看到一些小区改装门禁系统、要求业主扫码上传人脸等信息时,曾与相关街道、居委会及物业人员等人员交流“人脸信息保存在哪儿”,但得到的答复却是,“可能放在物业的局域网,又或者和有关部门的系统联网。”这种模棱两可的回复,让劳东燕社区人脸识别技术的引入可能存在安全隐患。“人脸识别技术本身存在不稳定性,数据保护也需要不断地升级,这可能会导致小区物业会缺乏动力和成本去进行专门的数据维护和管理。”劳东燕表示。

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根据Aarabi的说法,他们主要采用了对抗训练(adversarial training)技术,使得两个神经网络相互对抗,一个神经网络从数据中获取信息(人脸数据),另一个神经网络试图去破坏个神经网络执行的任务。据悉,他们的算法是在包含不同种族,不同光照条件和背景环境下的超过600张人脸照片的数据集上进行训练的(业界标准库),两个神经网络相互对抗会发形成一个实时的“过滤器”,它可以应用到任何图片上。因为它的目标——图像中的单个像素是特定的,改变一些特定像素,肉眼是几乎无法察觉的。比如说检测网络正在寻找眼角,干扰算法就会调整眼角,使得眼角的像素不那么显眼。算法在照片中造成了非常微小的干扰,但对于检测器来说,这些干扰足以欺骗系统。温江区电子人脸识别系统厂家

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