人脸识别比对系统过不了

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-12-10 09:32 标签： 人脸识别可以用照片吗
微众银行人脸识别不成功怎么办？怎样正确刷脸？__理财频道 - 融360
微众银行人脸识别不成功怎么办？怎样正确刷脸？
微众银行人脸识别不成功怎么办？怎样正确刷脸？
最近有几位小伙伴反映“微众银行App刷脸通过不了”，这里融360小编就来讲一讲微众银行人脸识别不成功怎么办？教你正确刷脸。
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　　绑定第一张银行时并不涉及这个，但如果绑定第二张银行卡就需要刷脸了，微众银行方面表示&刷脸验证正是通过科技手段实现对绑卡人本人身份的确认，从而绑定多张同名卡，保障安全的基础上方便大家实现多卡管理。&
　　上图是系统给的提示，不要遮挡眼睛、不要带帽子、光线也不能太暗，这些都很宽泛啊，不然怎么还会有不少人刷脸失败呢！下面来具体讲讲操作攻略，助你成功刷脸！
　　一、姿势对：坐直保持手机与面部30cm左右距离，平视摄像头，最好保持微笑。
　　二、去嘈杂：尽量在安静的环境操作，嘈杂的环境和噪音可能会降低你的通过率哦
　　三、光线匀：要露出耳朵，保持面部受光均匀无阴影哦
　　四、发印正：即便你木有一口十分标准的普通话，也请不要使用方言
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明明是熟人的脸，为什么倒过来就不认识了？
来源：作者：喵酱责编：缘字
我们总是更关注硬件软件如何做到人脸识别，那我们的大脑本身是如何进行对人脸的识别和信息处理的呢？我们的大脑是如何判断一张脸美不美呢？第一印象的自动化形成人脸识别中很重要的一点就是第一印象（First Impression），因为我们通常会通过第一印象来了解对方，分析对方的性格特征，以此判断是不是可以与这个人交往，尤其是对于陌生人。这种第一印象的形成现在通常是被认为是自动化的，不是大脑有意为之的。很多研究已经证明，即使一张脸只出现了100毫秒，人们也能分析出这张脸的大概表情是什么样；甚至在33毫秒的条件下，人们的分析水平也高于平均值。那么现在问题来了：为什么第一印象的识别会形成这样的自动化的特性呢？一种说法是生物进化让我们形成了这种特性，在短时间能产生对他人的第一印象会让我们在极短时间内判断他人对自身是否有威胁，是否可以亲近，这种方式会让我们更好的生存下去。在日常生活方面，这种自动化的第一印象也有很大影响。比如，美国竞选的备选人的脸是否具有竞争性（Competence）很大程度会影响他们的竞选结果。研究发现，大约2/3的选举是被那些群众认为脸部具有竞争特性的候选人赢得的。此外，1991年一份对美国小法庭判决的研究也发现，娃娃脸或者具有吸引力面孔的犯人更能获得陪审团的同情，更容易获得轻判或者胜诉。Oosterhof和Todorv在2008年发展了一个2D模型（D即dimension，一个D是trustworthiness，即信任度，一个D是dominance，即支配度）。这个模型表现了人对面部的识别含义大部分会被大脑归类为“这张脸是否值得信任”或者“这张脸是不是很有支配感”。大脑如何处理人脸信息人脸识别，尤其是第一印象的形成可以说是人类自身的经验可能占了很大作用。前人的研究已经证明了人可以在极短的时间内对看到的面孔进行“打分”以及评价。那么回到本文核心的问题：大脑是如何处理的人脸信息的。我们的大脑有专门分辨物品的区域、文字的区域、身体部位的区域，由于人脸实在是太特殊了，大脑单独又为人脸进化出了一个人脸识别区，名字叫梭状回面孔区（fusifrom face area，FFA，借用WIKI百科的图，就是中间天蓝色的那个区域）。首先在我们的灵长类伙伴身上发现，然后Kanwisher（1997）正式确定人类也有这个区域，只是名称不同而已。当我们看到了脸孔时，我们的梭状回面孔区立即会产生反应进行分析处理。如果这个区域受到破坏，就会产生人脸失认证（Prosopagnosia）。那么我们的大脑对所有人脸的判断都一视同仁吗？其实并不是的，而且，大脑对人脸信息的处理也有快有慢。上面的答案只是涵盖大体情况，具体的情况实在太多了解释起来就无穷无尽了。比如同样一个明星，就有人觉得帅有人觉得丑，毕竟个人审美的差异还是很大的。不过在这里，还有2个有关人脸信息判断的现象值得介绍一下。1、整体性加工机制（Holistic Processing）首先是大脑对人脸的识别有一个整体性加工的机制（Holistic Processing）。以下面这个著名的图片为例（这里需要说明一下，这张图片出自果壳网对面部识别的一篇文章，即撒切尔效应，Thatcher effect，据我以前的教授Peter Thompson说，这是他在1980年进办公室时偶然看到倒置的书上的人脸无意间发现的）：从图片我们看到，每一列的上下两图其实是同一张图，只是方向相反而已，然而在图片倒置时，我们很难看出区别（上排2张），正向时我们却一眼能看到两张脸巨大的区别（下排2张）。这种认知差异不仅存在于我们对于人脸的识别，对于其他事物，如字母、人体姿态等等也有同样的特性。再举一个例子，如下图（当年著名的明星Paul Newman，1998）：我们也可以发现，当人脸为正时，我们更能发现人脸的变形。2、面孔合成效应（Composite Effect）另外一个现象是面孔合成效应（Composite Effect），这一研究成果出自Andy Young教授。如果将2张不同的人脸进行上下分割，然后再进行组合，如下图：我们会发现，如果两张不同的脸合在一起的时候看起来更像一个全新的面孔，如果分开，我们又更易将其区分为两张已知的面孔（图片有年头而且是欧美名人，所以我们看的话效果会较差）。为什么我们识别倒置的脸的能力那么差呢？原因是我们的大脑对倒置的人脸远不如我们对其正向的时候那么熟悉，并且脸倒置的同时我们区分个体信息的特征如五官也倒置了，所以我们就更难在倒置的时候分辨人脸。但是，我们在看倒置的合成面孔时，却更易认出倒置的合成面孔，大脑这不是自己打自己脸吗？但是这却不怪我们大脑，因为如上图，当2张脸合在一起时，我们的整体性分析机制会将2个不同的脸看成一张，但是当其倒置时，整体性机制被破坏，所以我们又能轻易的分辨出上下半脸的不同了。总而言之，我们大脑在看到人脸的起始阶段是将人脸作为一个整体进行分析，而非从细节如五官入手来进行认知。眼睛就像扫描仪，看到了脸的同时，大脑就几乎同时做出了相应地反应。这个分析方法的好处就是能快速地对人脸进行加工，认出我们熟悉的人。所以，越是熟悉的人，我们的大脑对其的分析也就越快。
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红外活体其实，上面这个还不是最厉害的。在有些应用场景，比如ATM机上，我们可以安装红外摄像头，利用红外图片，我们可以实现更好的防攻效果。我们知道，不管是可见光还是红外光，其本质都是电磁波。我们最终看到的图像长什么样，与材质表面的反射特性有关。真实的人脸和纸片、屏幕、立体面具等攻击媒介的反射特性都是不同的，所以成像也不同，而这种差异在红外波反射方面会更加明显，比如说，一块屏幕在红外成像的画面里，就只有白花花的一片，连人脸都没了，攻击完全不可能得逞。到这里，人脸识别系统常见的攻击手段以及活体检测方式就介绍得差不多了，相信你已经对人脸识别系统的攻防有了一个比较全面的了解。事实上，研究人员对各种人脸识别的攻击方式都有预防，攻击者绝不可能轻易攻破我们的系统。最后，我们要警告那些居心不良、妄图钻技术漏洞的人，我们不但有完备的防攻击系统，也会对攻击行为存照留证，法网恢恢，疏而不漏，多行不义必自毙，请君自重！而安全和性价比是一个平衡，绝对的安全等于无限的成本。攻击和被攻击本来就是一个矛和盾的过程，一直在相互博弈，我们的目标，是要让攻击成本高于防御成本，让安全和成本达成动态平衡，这样才能推动技术普及。1添加评论分享收藏感谢收起人脸识别，为啥解决不了中国式过马路？
人脸识别，为啥解决不了中国式过马路？
深圳交警有神器了，行人闯红灯将被自动抓拍，实时显示在电子显示屏上滚动播放！这意味着，一旦被抓着闯红灯，你的光辉形象将在街头大屏幕上滚来滚去，被众人观瞻。够狠！这个黑科技，全称叫“智能行人闯红灯取证系统”。它通过视频，检测到你闯红灯的行为，对你的脸进行实时提取和识别，自动储存闯红灯的人脸数据，通过实时搜索比对，结合大数据运算，查找出你是否有多次闯红灯行为，通过数据对接手段，核实你的身份。通过脸，找到你。你找到了，脸却失了。“中国式过马路”，最难办的是违规者死活不认账。这回，耍不了赖了。但，这能根治“中国式过马路”吗？去年4月份，福州交警启用“人脸识别”，实时抓拍闯红灯的行人、非机动车，还能自动识别违法人的身份等基本信息。前年5月起，四川绵阳先行尝试：行人闯红灯被连拍3张照片后，视频及特写照片会自动传至数据库，并在道路两侧显示屏播放；行人在一定时间内连闯红灯20次，将在城区多个显示屏上滚动曝光。由绵阳而福州，由福州而深圳，一地比一地狠，一招比一招绝，但行人闯红灯，涛声仍旧。是高科技解决不了低素质吗？闯红灯，可以不要脸吗？可能不是。闯红灯，是腿的问题。腿的问题，还得从腿上解决。30多年前，日本人和中国人一样，喜欢组团闯红灯，后来是从行人的角度，树立了“人高于车”的交通理念，提供了人性化服务，才从根本上解决了问题。这些人性化服务包括90秒红灯极限时间，步行者按钮，大建过街天桥和地下通道，以及其他方便行人行走，使其没必要闯红灯的措施。当然，不是说日本人就绝对不闯红灯，只是相对而言少一些。根治行人闯红灯，运用高科技严格执法的同时，还需提供人性化服务和科学管理，一手大棒，一手萝卜，一头看住脸，一头方便腿，都不可少。
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