人脸识别概念(人脸识别概念股数量)

2023-07-22 05:49分类：K线图阅读：

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利用人脸识别技术防范网络风险：对于我国广泛使用的磁条银行卡，虽然技术成熟，规范，但制作技术并不复杂，银行磁条卡磁道标准已经是公开的秘密，仅凭一台电脑和一台磁条读写器就可以顺利“克隆”银行卡。另外制卡机销售管理不够严格。不法分子利用银行卡诈骗案件时有发生，主要手段就是通过各种方式“克隆”或者盗用银行卡。目前，各家商业银行也采取了一些技术手段防止伪造和克隆卡，如采用 CVV（Check Value Verify）技术，在生成卡磁条信息的同时产生一组校验值，该校验值与每个卡片本身的特性相关联，从而达到复制无效的功能。虽然采取了多种措施，但磁条卡本身固有的缺陷已严重威胁到客户的利益。对于这些银行网络安全问题，我们可以利用人脸识别技术防范网络风险。人脸识别技术就是通过图像采集设备捕捉人的脸部区域，然后把捕捉到的人脸和数据库中的人脸进行匹配，从而完成身份识别的任务。利用人脸识别技术准确认定持卡人的真实身份，确保持卡人的资金安全。另外，还可以通过人脸识别技术进一步锁定不法分子，有利于公安机关快速破案。

刷脸办卡、远程贷款、自主开户、刷脸支付······随着人脸识别技术在金融行业的风起，越来越多的商业化应用也浮出水面。不仅仅是蚂蚁金服、微众银行等新兴互联网金融机构，传统金融机构如国有商行、证券、保险等均纷纷布局人脸识别技术。基本上，人脸识别技术在金融领域有三大应用方向：自助终端、柜面系统、移动金融和营销。”

对于非配合情况下的人脸图像采集，遮挡问题是一个非常严重的问题。特别是在监控环境下，往往彼监控对象都会带着眼镜，帽子等饰物，使得被采集出来的人脸图像有可能不完整，从而影响了后面的特征提取与识别，甚至会导致人脸检测算法的失效。

06 FR的个人看法

速度：除了算法识别需要消耗一定时间外，该局域网下的网速会影响到识别结果输出的速度。

数据库架构：通过检索结果关联结构化数据。

阈值的可配置性：在界面设置阈值功能，从产品层面输入阈值后，改变相对应的结果输出。

输出结果排序：根据相似度排序或结构化数据排序内容地抉择

云服务的稳定性。

人脸识别是如何工作的？一种识别人脸的方法，用于识别或验证目的。在此阶段，我们的面部坐标将与数据库进行比较。如果检测到相似性，则会进行确定。

1）如是分类性质的解析工作，建议标注规则先从非常肯定的非黑即白开始；规则设定由简到繁，带有疑虑数据再另外作记号。随着规则一步步深入，可能会出现交叉影响，此时就需要放弃一些低频问题的规则，余下的未标注的数据就根据新的规则标注。

2）如是多类规则同时进行的标注工作，需要把每类规则定得足够细致。

3）实例：

如询问机器人会干什么的语料中出现，“你说你会干什么？”可以理解为询问，也可能是嫌弃，这两类应对的策略不同，有歧义，所以不能把它归纳如询问类，需要把它从训练集里剔除。

如人脸情绪识别中，一个人在流眼泪，有时可以理解为伤心落泪，有时可以理解为喜极而泣，还有时可以理解为激动落泪，甚至是感动落泪等，所以在看到此类照片时，不能简单的凭借惯性化思维将其归纳到悲伤一类中，当人眼都很难判别清楚时，需要把它从训练集里剔除。

人脸图像的采集与检测具体可分为人脸图像的采集和人脸图像的检测两部分内容。

农业服务概念股：大禹节水（300021）、一拖股份（601038）、星光农机(603789)、新疆天业（600075）

（1）简介

通过智慧城市的高速数据传输链及结构化的数据筛选，可将人脸大数据与智慧城市中其它的大数据之间碰撞出火花，更加凸显出人脸识别“用”的价值。

如在金融领域，人脸识别用于身份确认，然而身份确认之后，就没你什么事，你跟用户的关系只在于，打开某款APP或某个终端场景（闸机）的钥匙，打开之后，用户的所有行为都沉浸在APP中，并没有给FR技术服务商带来其他的使用数据及用户行为信息；从根本上来看，用户只是用钥匙开了门，而往往是门里面的东西（用户数据）才能带来商业价值。

人脸识别概念股资金流向明细：

△ 人脸提特征过程（最右侧数值串为“人脸特征”）

人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤：一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库，二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。

人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列（0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框）。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。

（2）人脸特征提取的方法

（2）难点

一旦前面提到的产品承载点出现，FR技术必将大行其道，随之而来的可能是信息安全问题。

人脸识别技术概述

4．信息安全的思考

b．非配合场景

包含了 10 个人的 5850 幅在 9 种姿态，64 种光照条件下的图像。其中的姿态和光照变化的图像都是在严格控制的条件下采集的，主要用于光照和姿态问题的建模与分析。由于采集人数较少，该数据库的进一步应用受到了比较大的限制。

人脸属性分析时，可利用K－近邻算法匹配云端库里的类似照片后再对相似属性进行分析。

类别：公司研究机构：财富证券有限责任公司研究员：何晨日期：2015-08-03

恒生电子 600570

这一阶段尽管时间相对短暂，但人脸识别却发展迅速，不但出现了很多经典的方法，例如Eigen Face， Fisher Face和弹性图匹配；并出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的 Visionics（现为 Identix）的 FaceIt 系统。从技术方案上看， 2D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。