先聲明我患有「帳號密碼記憶不全障礙」XDDD
每次要登入網站或是網路銀行都是一場硬仗...
不是密碼忘了...就是用戶代號不知道是什麼...
然後就又是無限重複->忘記密碼->重新申請->忘記新密碼->重新申請
真的太浪費時間了啦!
國泰世華網銀App有一個功能超級貼心
人臉辨識功能來驗證帳戶安全,這點讓我感到更安心~
(再也不用怕 在外打字帳號密碼會被他人看到)
而且登入速度也更快速了
人臉辨識會是比對自己留在銀行的人臉資料,
不用怕像faceID說改就改被有心人利用,算是第二重保障~
可用於在App裡面繳費、轉帳等等
各種日常所會用到的功能,都能直接人臉辨識完成
超級方便啊!!!!!!
帳密記憶不全患者的福音 (眼冒愛心
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#國泰世華網銀App #國泰世華App #本文係由國泰世華邀稿
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過8萬的網紅范琪斐,也在其Youtube影片中提到,人臉辨識,就是用科技計算的方式,來比較臉部視覺特徵,藉此鑑定身分的一種電腦技術。 其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法,各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的,通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。 當攝影機拍到你的時候,它第一步也會先切成一...
「人臉辨識 比對」的推薦目錄:
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- 關於人臉辨識 比對 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
- 關於人臉辨識 比對 在 緯育TibaMe Facebook 的精選貼文
- 關於人臉辨識 比對 在 范琪斐 Youtube 的最佳解答
- 關於人臉辨識 比對 在 從台灣看見世界的故事 Youtube 的最佳解答
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- 關於人臉辨識 比對 在 1010code/hands-on-face-recognition 的評價
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人臉辨識 比對 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
研究人員以AI產生人臉萬能金鑰,能夠仿冒三大人臉辨識系統的一半人像
文/陳曉莉 | 2021-08-12發表
來自以色列特拉維夫大學電子工程學院與電腦科學學院的3名研究人員,於近日出版了一研究報告《Generating Master Faces for Dictionary Attacks with a Network-Assisted Latent Space Evolution》,透過AI技術產生9張人臉,並將這些人臉當作萬能金鑰,而能攻陷FaceNet、SphereFace與Dlib三大人臉辨識系統,且成功機率介於44%~64%之間。
研究人員指出,生物辨識的比對能力並不精確,而且生物特徵資料的分布亦不均勻,意味著可能只要少數的樣本,就能覆蓋多數人群,例如單一的人臉就能覆蓋LFW人臉資料庫中的20%。
這使得研究人員決定利用StyleGAN生成對抗網路來產生人臉,並效法字典攻擊,以AI產生的人臉充當金鑰,以對不同的人臉辨識系統展開暴力破解,他們不斷重覆產生人臉的過程,以儘可能地提高人臉金鑰的覆蓋率,總計製造了9張人臉萬能金鑰。
在以這9張人臉萬能金鑰針對FaceNet 、SphereFace與Dlib三大人臉辨識系統進行實驗時,發現其覆蓋率分別達到43.82%、44.15%,以及63.92%。另也發現,相較於年輕人,60歲以上的白人五官差異更小了,使得單一人臉的覆蓋率更高。
研究人員表示,此一結果意味著基於人臉的身分認證系統非常的脆弱,而且他們完全未取得任何目標對象的生物資訊,儘管許多人臉辨識系統都部署了反欺騙技術,但將此一方法結合諸如DeepFake等既有的技術,也許就能繞過該防禦機制,反過來說,人臉辨識系統也可透過人臉萬能金鑰來進一步強化該系統的安全性。
附圖:以色列特拉維夫大學研究人員透過AI技術產生9張人臉,能以5成機率騙過FaceNet、SphereFace與Dlib三大人臉辨識系統
資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/146159?fbclid=IwAR3rKKj9FtVEz2yHM88LCvwCfVZAyQyovsc8mLVaJKVxKx9EzdLEUQ9cx0s
人臉辨識 比對 在 緯育TibaMe Facebook 的精選貼文
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人臉辨識是什麼?
在你的智慧型手機 Face ID、海關的快速通關、
支付寶刷臉付款、門禁系統...都是常見應用~
⠀⠀
主要可以分為兩類:
1、人臉驗證
1比1的比對,
判斷兩張圖片裡的人是否為同一人
如:人臉解鎖
⠀⠀
2、人臉識別
1比N的比對,
判斷系統當前見到的人,
為事先見過的眾多人中的哪一個
如:疑犯追蹤、社區門禁
⠀⠀
它可以從「特徵」來作識別,
分享人臉辨識如何識別、功能 👇
https://blog.tibame.com/?p=19109
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人臉辨識 比對 在 范琪斐 Youtube 的最佳解答
人臉辨識,就是用科技計算的方式,來比較臉部視覺特徵,藉此鑑定身分的一種電腦技術。
其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法,各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的,通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。
當攝影機拍到你的時候,它第一步也會先切成一張一張的影格,然後去找到你的臉,就像是我們相機在拍照的時候,它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦,這就是使用了人臉偵測的技術。
也因為人臉其實有一些特徵,所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵,像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的,一張臉大約有80幾個識別點,但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭,或是受到光線影響之類的,有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正,利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點,將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3D的技術,用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢,這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量,轉換成編碼,於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表,最後再送到資料庫進行比對。
雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展,但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟,才有較大的進展。而且這樣子一套演算法,還需要透過AI深度學習,模擬我們大腦神經網絡的運作,然後從大規模未標記的資料中學習,來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。
不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間,辨識準確度卻還是有待加強,美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現,2014年到2018年期間,人臉辨識系統因為深度學習的技術,失敗率從4% 降到 0.2%。BUT!資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣,每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老,這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識,還是一大難題。
像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間,測試一款全新的AI臉部識別程序,可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料,結果系統在17萬名觀眾當中,配對了2470人為潛在目標,但是錯誤率高達92%。
Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition,也曾經把28名國會議員辨識為罪犯,讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃,在市內幾個地方架設監視器,實時進行人臉辨識,希望可以找出通緝犯等特定人士,幫助執法。不過在 15 個月的測試中,卻發現系統經常誤判,準確度常常出問題,後來在2019年終止這項合作。
人臉辨識跟很多技術一樣,就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步,而且透過電腦的深度學習,讓判讀的準確度大大提升,但它仍然不像DNA那樣,正確度高達99.9%,可以作為決定性的判定標準。
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