深入探討臉部辨識的七大趨勢（技術、供應商

在此網路文檔中，您將發現將在2020 年塑造景觀的七個臉部辨識事實和趨勢。

．先進技術和主要供應商 ．人工智慧的影響- 一直在進步 ．2019-2024 市場 ... cookieOptions={...}; ．深入探討臉部辨識的七大趨勢（技術、供應商、市場、案例，和最新的新聞）-3SMarket「全球智慧科技應用」市場資訊網 3SMarket「全球智慧科技應用」市場資訊網 About Contact More SubMenu SubMenu SubMenu SubMenu SelectPage Home About Archive SubMenu SubMenu SubMenu SubSubMenu SubSubMenu SubSubMenu SubSubMenu SubMenu Comments WithSubMenu SubMenu SubMenu SubMenu SubSubMenu SubSubMenu SubSubMenu SubSubMenu SubMenu SelectaPage Searching... Home » FacialRecognition-人臉辨識 »．深入探討臉部辨識的七大趨勢（技術、供應商、市場、案例，和最新的新聞） 2020年9月11日星期五 FacialRecognition-人臉辨識 ．深入探討臉部辨識的七大趨勢（技術、供應商、市場、案例，和最新的新聞） 清晨5:00:00 3SMarket資訊中心 ArtificialIntelligenceExplained:UnleashingtheNextWave AKD寰楚專業級全系列監控設備 THALES 臉部辨識–令人著迷而且有趣的科技 很少有生物辨識技術能像人臉辨識一樣，激發我們的想像力。

同樣，它的到來在2019年和2020年初，引起了深切的關注和令人驚訝的反應。

但是未來會更多的報導。

在此網路文檔中，您將發現將在2020年塑造景觀的七個臉部辨識事實和趨勢。

．先進技術和主要供應商 ．人工智慧的影響-一直在進步 ．2019-2024市場和主要使用案例 ．中國、印度、美國、歐盟和英國、巴西、俄羅斯的人臉辨識... ．隱私與安全：放任自流，還是凍結、監管或禁止？ ．最新的駭情：臉部辨識可以被愚弄嗎？ ．前瞻：走向混合解決方案。

讓我們跳進去看看。

臉部辨識如何工作 臉部辨識是使用臉部辨識，或驗證一個人身份的過程。

它是根據捕獲人的臉部細節，進行分析和比較模式。

1.臉部檢測過程是必不可少的步驟，因為它可以檢測並定位圖像和影像中的人臉。

2.臉部捕捉過程根據人的臉部特徵，將類比資訊（臉部）轉換為一組數位資訊（數據）。

3.臉部比對過程，將驗證兩個臉部是否屬於同一個人。

今天，它被認為是所有生物特徵測量中最自然的。

並且有一個很好的理由–例如，我們不是透過觀察指紋或虹膜來辨識自己，而是透過觀察臉部來辨識自己。

在進一步介紹之前，讓我們快速定義兩個關鍵字：「辨識」和「驗證」。

人臉辨識資料數據以辨識和驗證 生物辨識用於透過使用一組，對該人唯一且特定的可辨識，和可驗證的資料數據，來辨識和驗證該人。

有關生物辨識定義的更多資訊，請訪問我們的生物辨識網路檔案。

身份驗證回答了這個問題：「你是誰？」 身份驗證回答了以下問題：「您真的是在說你是誰嗎？」 這裡有些例子： ．對於臉部生物辨識技術，2D或3D感測器「捕獲」臉部。

然後，在將捕獲的圖像與資料庫中保存的圖像，進行比較之前，透過應用演算法，將其轉換為數位數據。

．這些自動化系統可用於根據臉部特徵，在短短幾秒鐘內辨識或檢查個人身份：眼睛間距、鼻樑、嘴唇、耳朵、下巴的輪廓等。

他們甚至可以在人群中，以及動態和不穩定的環境中執行此操作。

Thales的即時臉部辨識系統（LFIS，LiveFaceIdentificationSystem）的性能可以證明這一點，Thales的即時臉部辨識系統（LFIS）是一種先進的解決方案，是我們在生物辨識技術領域長期累積的專業知識所產生的。

．iPhoneX的所有者已經被引入了臉部辨識技術。

但是，蘋果公司開發的FaceID生物辨識解決方案，2017年底在中國遭到了嚴厲批評，因為它無法區分中國人的不同面孔。

當然，還存在透過人體的其他特徵，例如指紋、虹膜掃描、語音辨識、手掌靜脈數位化，以及行為測量。

為什麼要使用臉部辨識呢？ 目前臉部生物辨識，仍然是首選的生物辨識基準標竿。

這是因為它易於佈署和實施。

最終使用者不需要進行任何體的交互接觸。

而且，用於驗證/辨識的臉部檢測，和臉部的比對處理是最快的。

那麼，什麼是最好的人臉辨識軟體？ ＃1頂級臉部辨識技術 在生物辨識創新技術的競賽中，有幾個專案領域正在爭奪榜首的位置。

谷歌、蘋果、臉書、亞馬遜和微軟（GAFAM）都在其中。

現在，所有軟體網路巨頭，都在定期發布其在人工智慧、圖像辨識和臉部分析領域的理論發現，以期盡快加深我們的理解。

還有更多。

由美國國土安全科學與技術局（USHomelandSecurityScienceandTechnologyDirectorate）於2018年3月發布，並於5月發布的最新測試結果，這被稱為「生物辨識技術拉力賽」（BiometricTechnologyRally）的產品，也很好地地指引出市場上最好的臉部辨識軟體。

讓我們再深入的看看： 在學術界 香港中文大學的研究人員於2014年開發的高斯臉部演算法，獲得了98.52％的臉部辨識分數，而人類則為97.53％。

儘管在所需的儲存容量和計算時間方面存在弱點，但它的評分還是很高的。

臉書和谷歌 臉書於2014年再次宣佈啟動其DeepFace專案計畫，該專案計畫可以確定9張被拍照的臉孔是否屬於同一個人，準確率達到97.25％。

採用相同的測試時，人類正確辨識率的標準在97.53％的情況下，臉書的DeepFace或僅差距0.28％。

2015年6月，Google在FaceNet方面做得更好。

在廣泛使用的「野生標籤臉」（LFW）數據集中，FaceNet的準確度新記錄達到了99.63％（0.9963±0.0009）。

透過使用人工神經網路和新算法，Google旗下這家MountainView公司，成功地將人臉與擁有者聯結在一起，效果幾乎完美。

這項技術已整合到GooglePhotos中，用於對圖片進行分類，並根據認識的人自動為其添加標籤。

為了證明其在生物辨識領域的重要性，緊隨其後在網路上發布了稱為OpenFace的非官方open-source版本。

Microsoft、IBM和中國曠視 於2018年2月，麻省理工學院研究人員進行的一項研究發現，與膚色較淺的男性相比，微軟、IBM和中國的曠視（MegviiFACE++）工具，在辨識膚色較黑的女性時，出錯率非常的高。

2018年6月底，微軟在部落格的文章中宣布，其偏愛的臉部辨識技術已得到實質性改進。

亞馬遜 2018年5月，ArsTechnica報告稱，亞馬遜已經在積極向執法機構推廣，其雲端的臉部辨識服務Rekognition。

該解決方案可以在一幅圖像中，辨識多達100個人，並且可以對包含數千萬張臉孔的資料庫進行臉孔比對。

7月，《新聞周刊》報導說，亞馬遜的臉部辨識技術，錯誤地將28名美國國會議員，認定為犯罪的嫌疑人。

關鍵的生物辨識比對技術供應商 2018年5月底，美國國土安全科學與技術局，在3月完成的馬里蘭州測試設施（MdTF）上發布了贊助測試的結果。

這些實際測試，測試了在2mx2.5m的走廊中12個臉部辨識系統的性能。

Thales使用臉部辨識軟體（LFIS，Facialrecognitionsoftware）的解決方案，在不到5秒的時間內，臉部辨識率達到了99.44％（平均為68％），Thales獲得了出色的結果。

與一般的供應商相比，不到5秒的真實辨識率達到了98％（平均為66％），錯誤率為1％，而平均為32％。

有關性能基準的更多資訊：2018年11月發布，NIST（美國國家標準技術研究院，NationalInstituteofStandardsandTechnology）的報告，詳細介紹了127種算法的辨識準確性，並將性能與參與者的姓名相聯結。

在2019年底NIST持續進行的第三次臉部辨識供應商測試（FRVT，FaceRecognitionVendorTest），提供了其他的結果。

請參閱NIST報告。

NIST還顯示了最佳的臉部辨識算法，沒有種族或性別的偏差，正如ITIF在2020年1月所報導的那樣。

批評者說，完全是大錯特錯了。

2020年6月中旬，IBM表示將不再提供臉部辨識技術，並停止其研發活動，微軟從美國執法機構撤回了其臉部辨識解決方案。

在6月10日發布的部落格文章中，亞馬遜將警察使用其提供的技術暫停一年。

這家電子商務巨人表示，將有時間啟動聯邦法律，並保護該領域的人權和公民自由。

臉部情緒檢測與辨識 情感辨識（從即時的靜態圖像）是映射臉部表情，以使用圖像處理軟體辨識人臉上，諸如厭惡、喜悅、憤怒、驚訝、恐懼或悲傷等情緒的過程。

它的流行來自潛在應用的廣闊領域。

與臉部辨識不同，臉部辨識的目的是辨識一個人，而不是一種情感。

臉部表情可以由幾何或外觀特徵，從諸如臉部本徵、動態模型，和3D模型之類的變換圖像中，提取的參數來表示。

供應商包括Kairos（用於品牌行銷的臉部和情感辨識），Noldus、Affectiva、Sightcorp、Nviso等業者。

＃2透過深度學習來學習 所有這些破壞性技術共有的功能，被稱之為人工智慧（AI），更準確地說，是系統可以從資料數據中學習的深度學習。

它為什麼如此重要？ 它是Thales和市場上其他主要廠商，開發的最新一代算法的核心組成部分。

它擁有的秘密技術包括臉部檢測、臉部跟踪和臉部比對，以及即時對話的翻譯。

結果呢？ 人臉辨識系統一直在不斷地改善。

根據NIST最近的一份報告，在過去的五年（2013-2018年）中，準確性取得了巨大的進步，超過了2010-2013年期間所取得的進步。

2018年的大多數人臉辨識算法，優於2013年末以來最準確的算法。

NIST在2018年的測試中發現，在2660萬張照片的數據資料庫中，有0.2％的搜索未能正確的比對圖像，而在2014年時則為4％。

是的，你看的沒錯。

四年來提高了20倍。

這樣的思考： 人工神經網路算法，正在幫助人臉辨識算法更加準確。

在下面的影片中可找出更多的資訊。

https://www.youtube.com/watch?v=vehXkgG3YcU ＃3臉部辨識市場 人臉辨識市場 2019年6月發表的一項研究估計，到2024年，全球臉部辨識市場將產生70億美元的營收，在2019-2024年期間的複合年成長率（CAGR）為16％。

對於2019年，市場估計為32億美元。

這種成長的兩個最重要的驅動因素，是公共部門的監控，以及不同市場領域的許多其他應用。

根據研究，排名前頭的臉部辨識廠商包括： Accenture、Aware、BioID、Certibio、富士通、FulcrumBiometrics、Thales、HYPR、Idemia、Leidos、M2SYS、NEC、Nuance、Phonexia和Smilepass。

主要的臉部辨識應用，可以分為三個主要類別。

臉部辨識有什麼用？ 以下是使用臉部辨識的前三個應用類別。

1.在安全-執法方面的應用 該市場以打擊犯罪和恐怖主義的活動增多為主導。

臉部辨識系統在警務方面的主要好處是：偵查和預防犯罪。

．在簽發身份證件時，使用臉部辨識，並且通常與其他生物辨識技術，如指紋辨識結合使用（防止ID密碼詐欺和身份盜用）等。

．臉部比對用於邊界檢查，將以數位化生物特徵護照上的肖像，與持有人的臉相比較。

2017年，Thales為在巴黎魯瓦西夏爾·戴高樂機場，提供PARAFE系統（外部邊境的自動快速通道穿越）負責新的自動控制門解決方案。

該方案目的在促進2018年從指紋辨識到臉部辨識的發展。

．臉部生物辨識技術也可以用於警務檢查，儘管在歐洲在警務檢查受到很嚴格的限制使用。

2016年，借助FBI臉部辨識軟體，確認了負責布魯塞爾恐怖襲擊中「戴帽子的人」。

南威爾士州警察局，在2017年歐洲UEFA足球冠軍聯賽決賽中也使用了這套軟體。

．在美國，有26個州（可能多達30個州），允許執法部門對其駕駛執照和身份證照片的數據資料庫進行搜索。

FBI可以搜索18個州的駕駛執照照片。

．無人機與航拍攝影機相結合，提供了一種有趣的組合，例如在群眾活動期間，應用於大面積的臉部辨識。

根據2018年6月的KeesingDocumentsandIdentity雜誌，一些懸停的無人機系統，可以攜帶10公斤的攝影機，可以在100米高的800米範圍內，辨識出犯罪嫌疑人。

由於無人機可以透過電源線接地，因此它具有無限的電源。

地面控制通訊也使用電纜，因此無法被截獲。

．臉部辨識CCTV系統可以提升執行公共安全任務的績效。

讓我們用四個案例說明這一點： (1)尋找失踪兒童和迷失方向的成年人 (2)辨識並找到被剝削的孩子 (3)辨識和追踪罪犯 (4)支持並加速案件調查 (1)尋找失踪兒童和迷失方向的成年人 人臉辨識CCTV系統，可以使操作者添加失踪兒童父母提供的參考照片，並將其與影像中捕獲的臉孔相比對，從而大大加快了操作員的工作。

警察可以使用臉部辨識來搜索連續影像（又稱影像分析），以估計兒童被宣告失踪的時間和位置。

警察可以在失踪前，更好地弄清楚孩子的動作，並找到他/她最後一次見到的地方。

只要有比對項，即時警報就會觸發警報。

然後，警察可以確認其準確性，並採取必要的措施來挽救失踪兒童。

相同的過程，可以使用在對於迷思方向或失踪成年人（例如癡呆症、健忘症、癲癇病，或阿爾茨海默氏病）。

(2)辨識並找到被剝削的孩子。

隔離連續影像中，特定個體的外觀是非常重要的。

它還可以加快調查員在剝削兒童案件中的工作。

影像分析可以幫助建立時間順序，跟踪地圖上的活動，揭示細節，並發現案件中相關人物之間，不明顯的聯繫行為。

(3)辨識並追踪罪犯。

臉部辨識CCTV系統讓警察可用於追踪並辨識犯罪分子，所涉嫌的過往其他違法行為，警察因此可以採取預防措施。

透過從影像或外部圖片（或數據資料庫）中，使用已知罪犯的圖像，操作員可以檢測即時影像中的比對項目，並在為時已晚之前，做出反應。

(4)支持並加速案件調查。

臉部辨識CCTV系統可用於支持調查人員，在事件發生後搜索影像證據。

隔離犯罪嫌疑人和個人外貌的能力，對於加快調查人員對影像證據的相關細節的審查，非常重要。

他們可以更好地了解到，案情是如何的發展。

2.健康醫療保健方面的應用 在這一領域已取得重大進展。

由於深度學習和臉部分析，已經可以： ．更準確地跟踪患者對藥物的使用情況 ．檢測基因疾病，例如迪喬治綜合症，成功率為96.6％ ．支援疼痛管理過程。

3.行銷與零售方面的應用 毫無疑問，這一領域是最不希望使用臉部辨識的領域。

但它很有可能實現最大的希望。

知道你的客戶（KYC，KnowYourCustomer）肯定會成為2020年的熱門話題。

這一重要的趨勢，與客戶的體驗，是最新行銷優勢的相結合。

透過將攝影機放置在零售店中，現在可以分析購物者的行為，並改善客戶購買的過程。

到底如何？ 像臉書最近設計的系統一樣，向銷售人員提供，從其社交媒體資料中獲取的客戶資訊，以產生專業客製化的回應。

美國百貨公司Saks第五大道，已經在使用這種系統。

據報導，AmazonGO商店正在使用它。

自拍付款需要花多久的時間？ 自2017年以來，美國炸雞大王肯德基，和中國零售及科技巨頭阿里巴巴，一直在中國杭州測試人臉辨識支付解決方案。

＃4新使用者的映射 儘管美國目前提供了全球最大臉部辨識市場的機會，但亞太地區卻看到了在該領域的最快成長。

中國和印度在全球居於領先的地位。

在中國人臉辨識的應用 從銀行、機場到警察，臉部辨識技術是中國最新的熱門話題。

現在，隨著警察開始在北京郊區，使用這種臉部辨識太陽鏡計劃，當局正在擴大臉部辨識太陽鏡計劃。

中國還在全國範圍內，建立與完善影像監控網路。

截至2018年底，使用了超過2億個監控攝影機，預計到2020年，將有6.26億個攝影機。

中國城市的臉部辨識大量裝置，就是這一舉動的標誌。

而這與中國政府正在發展的社會信用體系有關。

在全球人均道路攝影機最多的10個城市中，重慶、深圳、上海、天津和濟南名列前茅。

根據2019年12月2日衛報的報導，倫敦排名第六，亞特蘭大排名第十。

還有更多。

根據2019年4月14日《紐約時報》的報導，中國警方正在與人工智慧公司如依圖、曠視、商湯和雲從科技合作。

中國在人工智慧（和臉部辨識技術）方面的抱負很高。

該國的目標，是到2030年成為AI的世界領導者。

令人驚訝的是，中國為私人實體提供了強大的生物辨識數據保護，並增加了政府對個人資訊的訪問。

隱私專家EmmanuelPernot-Leplay在2020年3月27日的報告中，證明了這一謬論。

人臉辨識在亞洲其他國家的應用 臉部辨識將成為東京2020年奧運會（延遲到2021年9月）的重要主題。

該技術將用於辨識授權人員，並自動授予他們訪問權限，從而提高其經驗和安全性。

在雪梨，人臉辨識正在機場進行試驗，以幫助人們更快、更安全地通過安全檢查。

在印度，Aadhaar項目是世界上最大的生物辨識數據資料庫。

截至2020年8月，它已經為12.6億居民提供了唯一的數位身份號碼。

主管當局UIDAI宣稱，將在2018年9月之前，分階段推出臉部認證。

臉部認證將作為附加功能提供，在融合其他更多的身份驗證元素，如指紋、虹膜或OTP的模式下投入使用。

印度也可能在2020年，推出全球最廣泛的人臉辨識系統。

國家犯罪記錄局（NCRB）已發布RFP邀請，以開發全國性的臉部辨識系統。

根據160頁的文件，該系統將是一個位於德里NCRB數據中心的集中式Web應用。

它將可用於所有的警察局。

它將自動從CCTV影像和圖像中辨識人員。

該局表示，它將幫助警察逮補罪犯、尋找失踪人員，並辨識屍體。

＃5當人臉辨識強化法律系統 臉部辨識技術的使用，從根本上影響了數據保護，所帶來的道德和社會挑戰。

這些值得做為科幻小說的技術情節，是否真的在威脅我們的自由？ 有了它，我們的匿名性？ 歐盟和英國生物特徵數據保護 在歐洲和英國，通用數據保護條例（GDPR）為這些做法提供了嚴格的框架。

不可能對公民的私人生活，或商務旅行習慣進行任何調查，任何這種侵犯隱私的行為，都會受到嚴厲的懲罰。

GDPR自2018年5月起適用，支持統一的歐洲框架原則，尤其是通過明確的平權行動，來保護被遺忘的權利和給予同意。

該指令注定會產生國際影響。

是的，您已經看到了。

現在有一部針對5億人口的法律。

美國生物辨識數據保護格局 在美國，華盛頓州是美國的第三個州（僅次於伊利諾伊州和德克薩斯州），並於2017年6月推出了一項新法律，正式保護生物辨識數據。

截至2020年1月，加利福尼亞州是第四州。

加州消費者隱私法案（CCPA）於2018年6月通過，自2020年1月1日生效，它將不僅對加利福尼亞州居民，而且對整個國家，都對隱私權和消費者保護產生嚴重影響，因為該法律經常被作為，當成聯邦數據隱私法的範本。

從這個意義上講，CCPA有可能變得與GDPR一樣重要。

2018年7月，微軟總裁布拉德福德·史密斯（BradfordL.Smith）將臉部辨識技術與受到嚴格管制的藥品等產品，進行了比較，他敦促國會進行研究，並監督其使用。

2019年5月，美國眾議員AlexandriaOcasio-Cortez在最近的一次臉部辨識技術委員會聽證會（對我們的公民權利和自由的影響）中表達了她的「絕對」關注。

最近，一項名為「制止駭客和改善電子數據安全（SHIELD，StopHacksandImproveElectronicDataSecurity）」的紐約州法律，於2020年3月21日生效。

該法律要求，實施針對紐約州居民的網路安全計劃和保護措施。

該法案適用於收集紐約居民個人資訊的企業。

以實際行動，紐約現在站在加利福尼亞這邊。

禁止臉部辨識應用（舊金山、薩默維爾、奧克蘭、聖地亞哥、波士頓...） 隨著人臉辨識作為一種執法工具，越來越受到人們的關注，該國的隱私和公民權利的問題已經升級，並且在2019年5月6日，舊金山投票通過了禁止人臉辨識的法案。

這是使用臉部辨識技術的第一個禁令。

舊金山監管委員會簽署的反監視條例，禁止包括SanFranciscoPD在內的城市機構，從2019年6月開始使用該技術。

是的，這禁令包括了執法上的使用。

還有更多。

正如2019年6月27日《波士頓環球報》報導的那樣，薩默維爾市議會（麻賽諸塞州）投票決定，禁止使用臉部辨識技術，這使該市成為第二個，做出此類決定的社區。

泡沫、沖洗、重複。

2019年7月16日，奧克蘭（加利福尼亞州）做出了同樣的決定，成為美國第三個禁止使用臉部辨識技術的城市。

有趣的是，奧克蘭警察局並未使用該技術，也未計劃使用該技術。

在新的加利福尼亞法律之前，聖地亞哥於2019年12月底做出了相同的決定。

這項有關臉部辨識，和其他生物辨識監視的新法律（第215號大會法案）明確禁止在加利福尼亞使用警用隨身攝影機。

該禁令自2020年1月1日起實施三年。

自從舊金山、索默維爾、奧克蘭，以及現在的聖地牙哥裁決以來，在許多城市，不僅在美國，辯論變得更加激烈。

波特蘭（俄勒岡州）正在考慮禁止2020年的禁令。

但是，一月初，該投票已暫停，直到六月。

波特蘭可能是第一個將其擴展到私人商店、航空公司和活動場所的城市。

根據《波士頓先驅報》的報導，2020年6月24日，波士頓投票決定禁止警察使用臉部監視技術。

在歐洲，2019年8月底，瑞典數據保護局決定禁止學校使用臉部辨識技術，並對當地一所高中處以罰款（該國首次對GDPR進行處罰）。

如何更好地規範新興技術？ 所以... ．其他城市或國家應該效法嗎？ ．禁令僅僅是為了更好地評估風險的「暫停按鈕」嗎？ ．這是為了公共安全而倒退嚕嗎？ ．有政策真空嗎？在哪個級別？ 請密切注意所有這些討論的結果，因為美國國會正受到激進主義者施加壓力，要求其禁止使用該技術，並要求提供者（請參閱以下文章有底線部分）來進行監管。

歐盟委員會正計劃，對臉部辨識設備技術的濫用採取行動。

歐洲委員會新任主席烏爾蘇拉·馮·德·萊恩（UrsulavonderLeyen）希望採用一種協調的方法，來應對人工智慧對人類和道德的影響。

她已承諾很快會發布AI立法藍圖。

歐洲委員會白皮書的第一稿，可在網路上獲得。

該文件提到「在公共場所，對私人或公共行為者，使用臉部辨識，有時間的限制」。

隱私，同意和轉變應用功能（為某一目的收集的數據，用於另一目的的數據）問題，再次成為辯論的核心。

在我們的生物特徵數據檔案中，查找有關生物特徵數據保護法律的更多資訊（歐盟、英國和美國的觀點）。

印度及其國家生物辨識計劃Aadhaar 在印度，由於2017年8月27日的Puttaswamy判決，最高法院將隱私權納入了該國的憲法。

這項決定重新平衡了公民與國家之間的關係，並對Aadhaar專案項目的擴展，提出了新的挑戰。

然而，印度政府於2019年2月28日批准了，私人實體使用該國的生物辨識EID計劃。

反彈效應：法律制度及其專業變得更加強大。

作為數據保護法規的代言人和監護人，數據保護官的職位對於企業來說，已成為必需的角色，並成為備受推崇的角色。

＃6反叛者-臉部辨識駭客 儘管設計了這種技術和法律武器庫來保護數據，但公民及其匿名性，仍提出了批評的聲音。

一些方面對這些事態發展，感到關切和震驚。

另一些則已經採取了行動。

但是人臉辨識可以被愚弄嗎？ ．在俄羅斯，格里高里·巴庫諾夫（GrigoryBakunov）發明了一種解決方案，可以永久地避免人睜開眼睛注視我們的動作，並使臉部檢測設備混亂。

他開發了一種算法，該算法可以創建特殊的外觀來欺騙軟體。

但是，在意識到犯罪分子可以輕鬆使用該產品之後，他選擇不將其產品推向市場。

．在德國，柏林藝術家亞當·哈維（AdamHarvey）提出了一種類似的設備，稱為CVDazzle。

他現在正在研究帶有圖案以防止被發現的服裝。

超臉偽裝包括織物上的圖案，例如眼睛和嘴巴，以使人臉辨識系統蒙蔽。

．2017年底，一家越南公司成功使用面罩，破解了蘋果iPhoneX的FaceID人臉辨識功能。

但是，這種破解太複雜了，無法大規模實施。

．大約在同一時間，一家德國公司的研究人員，發現了一個駭客，該駭客透過以紅外線列印臉部圖像，來繞過Windows10Hello的臉部身份驗證。

．Forbes在2018年5月發表的一篇文章中宣佈，多倫多大學的研究人員，已經開發出一種破壞臉部辨識軟體（又名隱私過濾器）的算法。

．2020年8月，Verge推出了一款名為Fawkes的「隱形」​​應用。

該軟體會潛移默化地，扭曲你在社交媒體上留下的自拍照和其他照片。

該工具來自芝加哥大學的Sand實驗室。

簡而言之，用戶可以在將其放到網上之前，應用過濾器來修改圖像中的特定像素。

這些變化是人眼無法察覺的，但對臉部辨識的算法，卻可以讓它非常混淆。

https://www.youtube.com/watch?time_continue=6&v=ssbAfSExJ-Q&feature=emb_logo 業界正在研究反欺騙機制，標準化組織特別確定了兩個主題： （1）確保捕獲的圖像是由人，而不是照片（2D）、影像螢幕（2D），或遮罩（3D）完成的（活體檢查或活體檢測） (2)確保沒有將兩個或更多個人的臉部圖像（變形的肖像）加入參考文件（例如護照）中。

＃7攜手並進–邁向混合解決方案 未來的辨識和認證解決方案，將藉鑑生物辨識技術的各個方面。

這將導致能夠確保生態系統中，所有利益相關者的總體安全性，和私密性的「生物膜」，或生物特徵組合。

這是ThalesGemaltoIdCloud支付，在預防詐欺、風險評估和詐欺檢測軟體的精神。

在此解決方案中，地理位置、IP地址（正在使用的設備）和密鑰模式，可以創建一個強大的組合，以安全地驗證使用者的網路銀行服務，或政府服務。

這第七趨勢屬於我們。

我們共同設想，並透過高附加值生物辨識專案項目，實現安全辨識是我們的工作。

人臉辨識和你 現在輪到你該做的了。

接下來的幾個月，將在商店中進行許多更改。

確實，我們不能聲稱可以預測短期內，將出現所有相關臉部辨識安全的基本主題。

【任何經過翻譯或轉載之中文資訊，我們為了盡量使用台灣常用相關名詞與慣用語法，將與原中文有所變更，但不改內容意義–3SMARKET】 按此回今日3SMarket新聞首頁 張貼者： 3SMarket資訊中心 於 清晨5:00:00 以電子郵件傳送這篇文章BlogThis！分享至Twitter分享至Facebook 標籤： FacialRecognition-人臉辨識 較新的文章 較舊的文章 0 意見: 張貼留言 訂閱： 張貼留言(Atom) 3SMarket月點閱量 Translate(翻譯) Popular Comments Archive PopularPosts ·2021-2028智慧門鎖市場規模的共享和預測趨勢分析報告 智慧門禁系統的發展與應用一德金屬 Klacci凱樂奇美規智慧門鎖結合資安與生物辨識，適酒店、民宿、居家….報告概覽2020年全球智慧鎖市場規模為13.8億美元。

需求記錄為890萬台，預計2021年至2028年將以21.4%的複合年成長率（C... ‧2021\12\17\3SMARKETDaily智慧產業新資訊  3SMarketdeliverSmartandValuableinformationforBusiness3SMarket 傳遞智慧應用與價值的商業資訊電信公會2022風雲產品頒獎晚會表演節目中華旗袍文化藝術交流學會美姿舞蹈轉播頻道如下：Y... ·如何減少我的碳足跡？ WhatisaCARBONFOOTPRINT?Howtocalculateandreduceit?-Climatechange 什麼是碳足跡？如何計算和減少？TUTK物聯智慧KALAY平台在交通車載等場域的應用介紹…..European... ·AI攝影機全球市場-行業規模、市佔、趨勢分析、展望、成長、機會和預測  FirstLookattheAICameraSystemsatCES-WSJCES上的AI攝影機系統初探-華爾街日報3S立承系統科技智慧測溫、工廠影像監控系統BlueWeaveCONSULTING報告概覽在所有主要行業需求增加的推... ·新的老年生活建築、設計如何支持健康模式 WellnessCenter(ArchitectureStudentProjectAnimation) 健康中心（建築學生項目動畫）打造未來建築新樣貌建築智慧化 宗亞資訊總經理黃睿綦SENIORHOUSINGNEWS全球建築和設計公司Perkins... 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