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利用虚拟相机破解人脸识别

人脸识别已经走进生活的方方面面，笔者作为生物特征识别的研究者，对人脸识别等方面的新闻那是特别关注，很多人脸识别已经投入应用.譬如：小区即将在每个单元楼门口安装人脸识别门禁系统，下方附了一个二维码，要求业主自行扫码登记，上传人脸、身份证和房产证等信息。教师通过智慧校园人脸识别闸机系统进入校园考务人员运用“人脸识别”技术核验考生身份支付与认证商场流量统计、社区管理、养老金领取、办税认证、物品保存、景区出入与演出场所的检票等用于教学过程，以监控与管理学生的课堂行为.分析学生在课堂上的行为，并对异常行

商家正在夺取我们的生物数据基于人脸识别的客流统计已经逐步应用在我们的日常生活中。通过人脸识别系统，商家店铺不仅能记录每个时间段的客流量，而且能记录顾客在哪些货架前停留最多，形成“客流热力图”。而更为激进的案，是用户画像。通过人脸识别系统，进店顾客的性别、年龄、表情等信息，能够捕捉“用户年龄、性别、眼镜、微表情等”，都可以转化为大数据，成为店铺运营的参考。有的用户画像功能甚至包含了“颜值识别”。“看人长的好不好看”，然后进行打分，以此进行“人群分析”，协助企业进行营销决策。更可怕的是，身份识别也被加入进来

密码机制中的秘密值通常是随机串，要求是均匀分布，而且需要时可以 精确再生。而在现实世界中秘密值很难满足这一点，例如，对于类似指纹等的生物特征，并不是均匀分布的随机值，而且每次需要时，也无法精确的再现（指纹都存在一定误差）。用户进行认证最常见的方式是基于Password，短的Password用户容易记忆，但是熵值很低，安全性差；而一些长的密码短语，用户不容易记忆，而且也无法使用均匀分布的随机数。要跨越这种障碍，需要一种方法能将现实中的这些秘密值转换为真正密码系统需要的均匀分布的随机数。这篇介绍的模糊提取器可以

机器之心 https://www.jiqizhixin.com/articles/2020-03-13-11近日，裁判文书网公布一起「黑客」入侵厦门银行手机银行 App，利用虚假身份开户的案件。两名犯罪分子，分别为 00 后的田世纪和 95 后的张宇男，其中 2000 年出生、职业学院休学的河南男孩攻破了厦门银行 App 的人脸识别系统，进而使用虚假身份信息多个账户并倒卖牟利。田世纪通过抓包技...

Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言，我们在用数据训练机器学习模型之前，通常都需要对数据进行预处理，而Python就非常适合完成这项工作，比如需要重新调整几十万张图像的尺寸，用Python没问题！你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。然而，虽然Python易于学习，使用方便，但它并非运行速度最快的语言。默认情况下，Python程序使用一个CP...

表1 图像显示函数名 功能说明 函数名 功能说明 colorbar 颜色条显示 montage 按矩形剪辑方式显示多帧图像 getimage 从坐标...

The difference between machine learning explainability and interpretabilityIn the context of machine learning and artificial intelligence, explainability and interpretability are often used interchan...

译者按：本文译自 Tim Dettmers 的 Understanding Convolution in Deep Learning。有太多的公开课、教程在反复传颂卷积神经网络的好，却都没有讲什么是「卷积」，似乎默认所有读者都有相关基础。这篇外文既友好又深入，所以翻译了过来。文章高级部分通过流体力学量子力学等解释卷积的做法在我看来有点激进，这些领域恐怕比卷积更深奥，所以只需简略看看即可。以下是正文...

超多分类的Softmax2014年CVPR两篇超多分类的人脸识别论文：DeepFace和DeepIDTaigman Y, Yang M, Ranzato M A, et al.Deepface: Closing the gap to human-level performance in face verification [C]// CVPR, 2014.DeepF

深度神经网络中使用的不同标准化/归一化技术***声明：本文为优快云首发，谢绝转载，商业转载请联系笔者MrCharles本人获取同意先来辨析一下名词解释。数据的归一化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在一些数据比较和评价中常用到。典型的有归一化法，还有比如极值法、标准差法。归一化方法的主要有两种形式：一种是把数...

简介OCR或光学字符识别是最早解决的计算机视觉任务之一，因为在某些方面它不需要深度学习。因此，即使在2012年深度学习热潮之前，就有不同的OCR实现方式，有些甚至可以追溯到1914年。这使许多人认为OCR挑战已“解决 ”，不再是挑战。另一种类似信念是，OCR不需要深度学习，换句话说，将深度学习用于OCR实在是太大材小用了。任何从事计算机视觉或一般机器学习的人都知道，没有什么挑战现在可以确定是...

例：尝试一个线性模型让我们来使用目前为止学到的概念—Tensor，Variable，和 GradientTape—来创建和训练一个简单的模型。一般需要下面这些步骤：定义模型定义损失函数获取训练数据通过训练数据运行模型，使用 “optimizer” 来调整变量以满足数据在这个教程中，我们使用一个简单线性模型作为示例：f(x) = x * W + b，有2个变量- W 和 b。另外，我们会...

Triple loss 原理相信很多人都已经了解triple loss的原理了，在此不再多做解释，直接copy 别人的解释吧。如上图所示，triplet是一个三元组，这个三元组是这样构成的：从训练数据集中随机选一个样本，该样本称为Anchor，然后再随机选取一个和Anchor (记为x_a)属于同一类的样本和不同类的样本,这两个样本对应的称为Positive (记为x_p)和Negative...

语义分割什么是语义分割？深度学习和计算机视觉社区中的大多数人都知道什么是图像分类：我们希望我们的模型告诉我们图像中存在单个对象或场景。分类是非常粗糙和high-level的。许多人熟悉目标检测，在其中我们试图通过在图像周围绘制边界框然后对框内的内容进行分类来对图像中的多个对象进行定位和分类。目标检测是mid-level，mid-level有一些非常有用且详细的信息，但是由于我们只是绘制边界...

Stefan Kojouharov 在网上分享了一份很不错的AI资料。在过去的几个月中，我一直在收集AI备忘单。我不时与朋友和同事分享，最近又受到很多询问，所以我决定组织和分享整个系列。为了使事情变得更有趣并提供上下文，我为每个主要主题添加了描述和/或摘录。这是最完整的列表，Big-O在最后。神经网络神经网络图机器学习概述机器学习：Scikit学习算法机器学习：算法备忘单数据科学P...

简介本文介绍不同任务对应的不同的评价标准。验证任务使用EER，ROC， identification任务使用CMC top-1，而搜索，retrieval，detection使用CMC，mAP等等。参考如何快速轻松地评估multi-class 或者 binary classification的准确度？如果您还不熟悉性能评估的各个方面，建议您参考以下论文概述的一些方法。Bengio, S.,...

Biometric security devices measure unique characteristics of a person, such as voice pattern, the iris or retina pattern of the eye, or fingerprint patterns. With biometrics, it can be extremely diffi...

HARKEN - Heart and respiration in car embedded nonintrusive sensors 2https://www.youtube.com/watch?v=-z-4YvS-yZ0

1.可能等待几分钟，系统会自动反应过来。你可以选择等待几分钟。2.绝大多数情况系统是不会反应过来的，这时候可以进入tty终端直接注销用户。(1)Ubuntu有6个tty终端，按住Ctrl+Alt+F1可以进入tty1终端，（同理Ctrl+Alt+F2，F3等可以进入其他的tty1终端，这里我们只需要进入一个tty终端就能解决问题）。(2)进入tty终端后先输入你的用户名和密码登录。(3)执...

https://juejin.im/post/5d3fb44e6fb9a06b2e3ccd4e生成对抗网络（GAN）是生成模型的一种神经网络架构。生成模型指在现存样本的基础上，使用模型来生成新案例，比如，基于现存的照片集生成一组与其相似却有细微差异的新照片。GAN是使用两个神经网络模型训练而成的一种生成模型。其中一个称为“生成器”或“生成网络”模型，可学习生成新的可用案例。另一个称为“判别器...

复旦的GaitSet算法一般的步态识别方法文中指出，在以往文献中，步态识别主要有两大类方法：1 将步态看作图像将所有的步态轮廓图压缩成一幅图像，将步态识别看成一个图像匹配问题。很显然这种方法忽略了步态中的时序信息，也无法建模精细的空域信息。2 将步态看作视频序列考虑直接从silhouette提取特征，使用LSTM方法或者3D-CNN方法，可以很好的建模步态中的时、空域信息，但其计算代价...

步态识别，是识别的问题，所以关键的技术仍然是特征的表达以及提取，目前主要分为基于统计特征的方法和基于模型的方法两大类。一、基于统计特征的方法重点关注人运动的动态信息，这类方法通过行人的照片序列中产生的时空模式的分析表示步态，直接从人体图像中提取出步态的特征数据用于步态识别。它又可以细分为很多类方法，主要有：1.基于运动的形状分析利用步态序列图像的光流的频率和位置信息进行步态识别，从含有一组...

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win10 +Kinect V1 1414环境配置想起老Lab的机器人头顶的Kinect安装准备demo展示人脸识别，我的老本行照片不能够检测到人脸可以去除背景检测骨架想起老Lab的机器人头顶的Kinect今天兴致来了，想起要买热敏相机采集数据，于是又想起老lab机器人头顶还有一个Kinect，果断去拿过来试试看效果怎样，说不定有什么好玩的。一看，型号是第一代，1414版本的。试试看吧。...

1. 导入依赖包#coding:utf-8from gen_captcha import gen_captcha_text_and_imagefrom gen_captcha import numberfrom gen_captcha import alphabetfrom gen_captcha import ALPHABETimport numpy as npimport ten...

0. 前言之前上模式识别课程的时候，老师也讲过 MLP 的 BP 算法， 但是 ppt 过得太快，只有一个大概印象。后来课下自己也尝试看了一下 stanford deep learning 的 wiki， 还是感觉似懂非懂，不能形成一个直观的思路。趁着这个机会，我再次 revisit 一下。本文旨在说明对 BP 算法的直观印象，以便迅速写出代码，具体偏理论的链式法则可以参考我的下一篇博

（一）图像几何变换理论知识（1）图像的平移与比例         图像的平移很简单，平移前后的坐标分别为（x，y）和（x’,y’）,则满足的关系式为             x’= x +Tx；      y’= y +Ty；其中Tx与Ty分别为对应的偏移量。 图像的比例也很简单，可以描述为：x’=S_x * x;  y’=S_y * y;那么上述的关系怎么用一

链接1：利用卷积神经网络识别骰子点数链接1：利用神经网络识别骰子点数前言前段时间借用神经网络和卷积神经网络实现了骰子点数的识别，但是一个很严重的问题一直困扰我，那就是当两个骰子叠在一起的时候，将两个骰子分开并不是一件简单的事情。下图是我在识别过程中产生的不能识别的，叠加在一起的图片素材。面对这些形态各异的图片，有的时候是两个骰子一个角连在一起，有的是一条边，有的是三个...

本文实践了指纹识别生物特征识别研究论文A Fuzzy Vault Scheme的算法部分1.有限域/伽罗华域(Galois Field，GF)2.RS编码和纠错算法RS(Reed-Solomon)码3.多项式构建和重构4.模糊保险箱Fuzzy Vault 5.Talk is cheap,show me the code

一、设计内容：主题：《指纹识别》详细说明：指纹识别的一般步骤为指纹采集、预处理、特征点提取、特征点匹配。指纹分为螺旋形、弓形、环形。指纹的处理效果影响着后面特征点的提取和识别效果，所以图像的预处理占有重要的地位。指纹采集一般有专业的设备，所以这一步骤一搬不关注。①预处理因为采集指纹时力度和各种因素所以采集的指纹灰度图会有很大不同，首先对图像进行归一化处理，归一化主要针对两个步骤

源码已经上传到github,https://github.com/charlesLucky/FingerRecognitionFromScratch.git1.缩放处理f=imread(image);%读取图像到内存f=imresize(f,[363,312]);%该函数用于对图像做缩放处理。figure;imshow(f);%用rgb2gray 将彩色图像转换为灰度图像。ma...

源码已经上传到github,https://github.com/charlesLucky/FingerRecognitionFromScratch.git上图为上一步拿到的图像预处理之后的细化图。在这个基础之上我们进行下一步操作。指纹特征提取的主要目的是计算指纹核心点(Core)和细节点(Minutia)的特征信息。在提取指纹核心点时，采用的是Poi...

特征点匹配主要采用三个方法1.根据距离判断找到某一个特征点，从该特征点沿着纹线走num个距离，并计算出每走一步距离该特征点的距离，最后会得到num个装有长度信息的数组，如果两幅指纹相同则他们含有相同的特征点而且得到的数组对应的位置的数据基本相等% 特征点匹配% 纹线长度匹配 对于找到的特征点和纹线 沿着纹线走5个像素到原始端点的距离function d=distance(x0,y0,num,t...

1. docker 创建虚拟centos 环境2. docker 安装wget 工具3.wget下载源代码 wget http://nigos.nist.gov:8080/nist/nbis/nbis_v5_0_0.zip4. centos 安装unzip解压 yum install unzip -y5. centos 安装make cmake 等 yum install cmake -y6. 运...

P（Precision）正确率，找回率Recall。对于一个查询，返回了一系列的文档，正确率指的是返回的结果中相关的文档占的比例，定义为：precision=返回结果中相关文档的数目/返回结果的数目；而召回率则是返回结果中相关文档占所有相关文档的比例，定义为：Recall=返回结果中相关文档的数目/所有相关文档的数目。 正确率只是考虑了返回结果中相关文档的个数，没有考虑文档之间的序。对一个搜索引擎...

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训练和测试人脸识别分类器时，总会提到Open-set和Close-set。这俩词到底是什么概念呢？有什么区别呢？所谓close-set，就是所有的测试集都在训练集中出现过。所以每次的预测直接得出测试图片的ID，如果想测试两张图片是不是同一个人，那么就看这两张图片的预测结果是不是相同的ID。一个形象的例子就是，如果把训练集看做教科书，测试集看做考试的话，那么就是考点都在教科书中。而open-set呢...