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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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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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
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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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
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
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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什么是活体检测，活体检测是指使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术核验用户是否为真实活体;那什么是人脸识别，人脸识别是指基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，简单来说通过人脸识别能够判断出你是你。因此，从两者的描述上我们可以很好的区别活体检测与人脸识别的不同。 通常情况下，在安全性等级要求高的应用场景不会单独使用人脸识别对用户进行核验，会结合活体检测共同使用，这主要是因为人脸识别存
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
此篇博客主要整理人脸活体检测的数据集。目前人脸活体攻击的方式主要有：照片打印、视频回放攻击、3D人脸面具等。因此数据集也是根据这些攻击方式制作的。一共整理了11个活体检测的数据集。此外还整理了6个红外人脸数据集。活体检测数据集红外数据：IDIAP：msspoof: Multispectral-Spoof Database1、NUAAhttp://parnec.nuaa.edu.cn/xtan/da
人脸识别活体检测 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，活体人脸检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息，活体
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2024-08-09 08:21:09
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人脸识别目前已广泛应用于手机解锁、刷脸支付、闸机身份验证等生活场景，然而，人脸识别能力虽带来了极大的便利，却无法鉴别人脸是否真实，比如使用高仿真图片、精密石膏或3D建模面具，即可轻松攻破人脸识别算法，单独使用该能力存在极大的安全隐患。华为机器学习服务的动作活体检测能力，通过采用指令动作配合的方式进行活体检测，在眨眼、张嘴、左摇头、右摇头、注视、点头六种动作中随机选择三种，让用户按指令完成动作，使用
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2024-06-06 19:55:45
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人脸识别成了近年火热的人工智能落地方向之一。简单地看来，人脸识别是一个验证身份的过程，以后跟个人身份证打通也是理所应当。要判断画面上呈现的是不是一个真的人脸，途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸，光靠一个二维的模式识别，或者人脸特征点的对齐都是远远不够的，存在一定的局限性。 由于现在各行业对客户真实性、安全性和可信度的要求较为严格，怎样在线上证明“你是你”成了各行各业发展线上业务的
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2023-11-23 14:59:41
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▲项目目的：识别真实人脸和照片，实现“识真”而不止“识脸”。▲使用工具：opencv，python，matlab首先1. 构建图像数据集2. 实现一个能够进行活体检测的卷积神经网络（我们称之为「LivenessNet」）3. 训练活体检测网络4. 创建一个能够使用我们训练好的活体检测模型并将其应用于实时视频的 Python+OpenCV 的脚本（效果图）活体检测的方法有很多，包括：纹理分析，包括在
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2023-11-16 21:19:15
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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
# 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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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
Android接入Advance.Ai活体检测 Api (安卓活体检测)通过摄像头实时采集动态影像、识别人物面部表情，以此检测、验证用户的真实性与可靠性。 advance.ai 系统已针对印度尼西亚、印度、菲律宾、越南、泰国这五个国家市场的本地使用环境，定制开发了性能优化方案活体检测前提：安卓系统相机授权可点击此链接学习advance活体检测时序图UML 操作步骤梳理: 快速开发代码预览(本人亲测
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2024-03-21 15:35:17
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