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人脸识别通常用在身份识别上，由于比其他生物特征的识别如指纹、虹膜等较便利，推广和应用较快，而只要扫描脸部就可以，得到消费者的青睐，如社交和消费等应用场合。有些电商研发并应用刷脸支付方式，类似“身份识别+密码”，有些银行推出人脸识别存取款等，甚至有些居民倒垃圾也可以刷脸领积分等。从另一方面，人脸识别的广泛应用，除带来便利外，还存在的隐患是频繁刷脸使得脸部特征数据不断被强化，通过机器学习和分析，个人的脸部识别对个人身份认证达到越来越精确，如果该数据被窃取，将造成个人的财产损失或其他不可预料的风险，如用他人的脸部数据制成个人照片或个人脸部模型，在银行柜台前进行扫描，骗取机器认证而取款的，或突破安防系统，或用他人生物身份进入他人的社交领域的等，将会造成人身或财产损失。AI人脸识别系统供应联系四川吉联科技有限公司。锦江区性价比高的人脸识别系统终端

奥斯曼于2018年11月在纽约的家中被捕，警方的理由是“他在波士顿的一家苹果商店实施了”。但根据奥斯曼表示，波士顿苹果商店被盗那天他正在学校参加毕业舞会，并没有到过波士顿，怎么呢？“我被迫对多项虚假的指控做出回应，这些指控也导致了我严重的压力，并给我带来了诸多困难。”奥斯曼在起诉书中说道。奥斯曼很肯定自己从未有过行为，不过自己之前曾经丢失了一张没有照片的临时学习驾驶许可证，上面包含了他的姓名、地址等个人信息。他怀疑是小偷偷走或者拾到了这张证明，在苹果商店用作身份证明。青羊区动态人脸识别系统安装技术安全人脸识别系统供应联系四川吉联科技有限公司。

从这来看，技术应用的双刃剑在人脸识别的落地上就得以体现，且不说人脸识别技术发展对于人类来说优多（安全）还是劣多（隐私），硬币抛下落地的可能性还是得到了平衡。近日，多伦多大学教授ParhamAarabi和他的研究生AvishekBose开发了一种算法，通过对图像进行“光转换”，可以动态地破坏人脸识别系统。与上述联盟控诉亚马逊的理由一样，这位大学教授也考虑到了隐私问题，“随着人脸识别技术越来越先进，个人隐私成为了一个真正急需解决的问题，这就是反人脸识别系统被研发的原因，也是该系统的用武之地。”

根据Aarabi的说法，他们主要采用了对抗训练（adversarialtraining）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。门禁人脸识别系统终端联系四川吉联科技有限公司。

“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。AI人脸识别系统技术联系四川吉联科技有限公司。温江区准确人脸识别系统技术安装

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