人脸数据采集的意义搜集识别算法、活体检测等算法训练样本搜集识别、活体检测等算法准确性的测试集人脸采集和动作活体人脸库采的照片有半张嘴，要么闭眼的情况，是采集时让用户进行动作活体导致——眨眼、张嘴。采集应该在动作活体之前或者之后进行，比如动作活体之前增加一个请注视屏幕的环节。动作活体时采集的照片对识别性能的影响采集到张嘴眨眼的照片，对识别或者静默活体校验有什么影响？主要是会影响识别性能，影响多少需要
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2023-12-09 22:40:04
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活脸人脸识别,活脸检测技术产品背景随着深度学习方法的应用，活脸人脸识别技术的识别率已经得到质的提升，目前我司的活脸人脸识别率已经达到99%。活脸人脸识别技术与其他生物特征识别技术相吃比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。目前我司的活脸人脸识别技术已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域。活脸人脸识别,活脸检测技术产品简介活脸人脸识别技术主
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2024-07-25 23:05:04
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小视科技团队开源的基于 RGB 图像的活体检测模型，是专门面向工业落地场景，兼容各种复杂场景下的模型。该自研的剪枝轻量级模型，运算量为 0.081G，在麒麟 990 5G 芯片上仅需 9ms。同时基于 PyTorch 训练的模型能够灵活地转化成 ONNX 格式，实现全平台部署。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。我们在享受技术
人脸识别技术在各种有安全性需求的身份识别鉴定场景有着广泛应用，例如手机电脑解锁， 企业住宅安全管理，公安司法刑侦等领域。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
一、应用背景：随着手机的刷脸解锁，支付宝的刷脸支付，人脸识别的时代已经到来。人脸识别系统逐渐开始商用，并向着自动化、无人监督化的趋势发展。然而目前人脸识别技术能识别人脸图像的身份但无法准确辨别所输入人脸的真伪。那么如何自动地、高效地辨别图像真伪,抵抗欺骗攻击以确保系统安全，已成为人脸识别技术中一个迫切需要解决的问题。在通过人脸识别进行一系列的后续操作中，其中一个关键环节为活体检测。人脸活体检测技术
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2024-01-06 21:26:23
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在摄影的世界里，我们总是追求完美的瞬间。但拍摄写真时，总会遇到光线不足、背景杂乱或表情僵硬等问题。这些问题可能会让拍摄效果大打折扣。不过，别担心，写真生成软件可以帮你解决这些烦恼。那么，大家想知道ai写真app和电脑软件有哪些吗？想的话就看下去吧。1.美漫相机▷可选择的写真模板丰富吗？它拥有海量的艺术模板库，覆盖了从传统到现代、从简约到华丽的各种风格。大家可以根据自己的喜好，选择不同风格的模板，轻
一、 survey《A Survey on Anti-Spoofing Methods for Facial Recognition with RGB Cameras of Generic Consumer Devices》 2020https://arxiv.org/pdf/2010.04145.pdfCNN [70] Face de-spoofing: Anti-spoofing via no
早在指纹识别应用中就有针对于活体手指的检测技术，即使机器只对真人活体指纹产生识别反应，对其他一切物质不作识别，用于指纹识别产品如考勤机、门禁系统等。活体指纹识别的原理比较简单：如识别皮肤的温度、人体皮肤的电容值等。本文主要是针对人脸识别应用中出现的人脸活体检测做简要调研及论述。有关人脸检测相关内容可以参考我的另一篇文章——人脸检测与深度学习 传送门~知乎专栏引言——人脸识别技术迈向更高层
目前活体判断的方法很多，但很难基于一种方法就能达到理想的效果，往往需要多种算法的交叉判断，本文主要介绍一种简单有效的活体判断方法。 在很多情况下，高清照片和真人在某些光线条件下在相机中的成像很接近，这就导致仅仅基于面部的特征很难准确判断活体。但是肉眼在某些情况下可以轻易的分辨活体与非活体，这时大脑的工作原理不是基于面部特征去判断的，而是基于某些可疑的背景信息，例如人手拿着pad或者照片在摄像头前，
关于虹软虹软是计算机视觉行业领先的算法服务提供商及解决方案供应商，服务于世界各地的客户，将领先的计算机视觉技术商业化应用在智能手机、智能汽车、智能家居、智能零售、互联网视频等领域，并且仍在不断探索新的领域与方向简单的说它是为各种各样的应用程序提供视觉算法服务的第三方厂商，是一个在计算机视觉技术上优秀的‘轮子’，除此之外他的SDK简单易用，对开发者十分友好官网地址集成的前提javaSE 8+spri
前言活体检测有多种情形，本文所指：从摄像头获取的影像中判断是活体，还是使用了相片等静态图片。场景描述用户个人信息中上传了近照，当用户经过摄像头时进行身份识别。此时，如果单纯的使用摄像头获取的影像进行人脸相似度比对，则举一张合适的相片对准摄像头也是可以通过的。于是检测摄像头前影像是否为活体的需求就产生了。解决方案第一步，申请百度应用点击“立即使用”，登录后“创建应用”，可以得到 API Key 与
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2023-11-05 21:58:00
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中新网7月5日电 对于许多开发者来说，Android软件升级是件麻烦事儿。随着6月28日Android 4.1(果冻豆，Jelly Bean)的正式面世，众多倚赖Android操作系统的开发者再次面临着因开发、测试环境变化所带来的挑战。为此，百度移动云测试中心(Mobile Testing Center in Cloud，简称MTC)在业内率先为开发者在云体验和云测试中上线数十台真机和模拟器测试(
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2023-11-18 18:53:39
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一、任务目标判断捕捉到的人脸是真实人脸，还是伪造的人脸攻击二、应用场景金融支付、门禁、打卡机等应用场景三、难点攻击源分布过于广泛不同攻击源之间差距不明显使用场景限制检测方法当前开放样本数据不足四、解决方案目前主流的活体解决防范分为配合式和非配合式：配合式活体需要用户根据提示做出相应的动作从而完成判别非配合式活体在用户无感的情况下直接进行活体检测，具有更好的用户体验本文主要针对的是非配合式活体所尝试
活体检测接入文档一、SDK集成1、获取SDK从易盾官网下载活体检测sdk的aar包2、手动导入SDK将获取的sdk的aar文件放到工程中的libs文件夹下，然后在app的build.gradle文件中增加如下代码repositories {
flatDir {
dirs 'libs'
}
}在dependencies依赖中增加对aar包的引用implementation(name:'alive_d
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2024-04-25 22:30:23
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引言人工智能早已不是什么新鲜的事物，人脸识别是当前比较热门的技术，在国内也越来越多的运用，例如刷脸打卡，刷脸APP，身份识别，人脸门禁等。人脸识别技术为我们的生活带来了一些便利，但是也存在很明显的缺陷，那就是活体的问题。想象一下如果人脸门禁普及到家庭中，如果一个人拿着你的照片就能进入你的房间，那门禁岂不是形同虚设，因此活体检测是一个必不可少的部分。那么如何在Android平台上实现活体检测这一功能
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2024-08-07 09:22:20
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人脸活体识别技术技术主要分为两部分：第一部为前端人脸活体检测技术，主要支持android、ios平台，在前端通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，确保操作的为真实活体人脸。第二部为后台移动端人脸活体识别技术，该环节通过在活体检测技术环节取得整张人脸图像后，再通过扫描识别身份证，取到身份证头像后，将现场人脸与身份证上的人脸进行比对识别，判断是否为同一张人脸。活体检测技术技术可在移动端平台进行运算，提
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2023-10-31 19:04:23
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既然说到的是百度的活体测试，那么就用到的是百度的百度智能云，手机端的案例创建应用进行选择，填写应用名称百度智能云找到公有云api技术文档（里面找到视频活体检测的接口文档）api文档中的视频活体检测，使用的话需要调用两个接口（语音校验接口，视频活体检测接口）视频活体检测找到这两个接口，由于在请求这两个接口是我们需要用到Access Token值进行传参鉴权认证机制里面需要传参数(前面在创建应用的时候
# Android OpenCV 活体检测技术
活体检测（Liveness Detection）是用于判断一个人是否在真实地参与验证过程中的关键技术，特别是在生物识别系统中。随着移动设备的普及，越来越多的应用需要集成人脸识别技术，但为了防止照片、视频等静态图像伪造身份，活体检测变得尤为重要。在这篇文章中，我们将介绍如何在 Android 平台上利用 OpenCV 实现活体检测的基本流程，并提供相
1、【HMS core】【华为帐号服务】【问题描述】refresh token 过期该如何处理？【解决方案】1）帐号sdk就是HMS Core SDK按照开发里面一步步进行集成。2）应用客户端就是指三方CP（集成帐号sdk的应用），通过集成帐号sdk来获取authorization code3）帐号服务器就是帐号这边的处理授权接口的服务器，用户点击授权后，将需要的数据返回。4）应用服务
# Android 真人活体检测的科普与实现
随着移动互联网的快速发展，生物识别技术逐渐成为用户身份验证的重要手段，其应用范围也在不断扩展。其中，真人活体检测（Liveness Detection）作为生物识别的一种重要验证方式，旨在确保用户提供的生物特征是真实的，而并非来自照片或视频等欺骗手段。本文将对 Android 平台上的真人活体检测进行简单介绍，并结合代码示例展示其实现流程。
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