人脸识别

目前系统整理了一些网上开放的免费科研数据集，以下是分类列表以及下载地址，供高校和科研机构免费下载和使用。 金融 美国劳工部统计局官方发布数据 上证A股日线数据，1999.12.09 至 2016.06.08，前复权，1095支股票 深证A股日线数据，1999.12.09 至 2016.06.08，前复权，1766支股票 深证创业板日线数据，1999.12.09 至 2016.06.08，前复权，510支股票 MT4平台外汇交易历史数据 Forex平台外汇交易历史数据 几组外汇交易逐笔（Ticks）数据 美国股票新闻数据【 Kaggle数据 】 美国医疗保险市场数据【 Kaggle数据 】 美国金融客户投诉数据【Kaggle数据】 Lending Club 网贷违约数据 【Kaggle数据】 信用卡欺诈数据 【Kaggle 数据】 某个金融产品实时交易数据 【Kaggle数据】 美国股票数据XBRL 【Kaggle数据】 纽约股票交易所数据【Kaggle数据】 交通 2013年纽约出租车行驶数据 Udacity自动驾驶数据 纽约 Uber 接客数据 【Kaggle数据 】 英国车祸数据（2005-2015）【Kaagle数据】 芝加哥汽车超速数据 【Kaggle数据】 商业 Amazon 食品评论数据 【Kaggle数据】 Amazon 无锁手机评论数据 【Kaggle数据】

3 月，跳不动了？>>> 相关消息称，自今年6月起，部分新加坡政府部门将安装摄像头，届时，民众无需身份证，只需刷脸就能享受政府部门提供的服务。 该系统可以与2018年推出的SingPass Mobile实现互操作，民众可以利用SingPass Mobile在政府的生物信息数据库中注册自己的指纹和脸部信息，之后通过摄像头扫描面部进行比对。 新加坡还计划于2023年利用人脸识别软件处理用户间的转账和支付服务。 据悉，这套人脸识别系统是新加坡“智慧国家计划”的细分部署之一，后者于2014年启动，建立了一个覆盖超过400万新加坡人的生物数据库。 新加坡智慧国理念的核心可以用三个C概括：连接（Connect）、收集（Collect）和理解（Comprehend）。 ‘连接’的目标是提供一个安全、高速、经济且具有扩展性的全国通讯基础设施；‘收集’则是指通过遍布全国的传感器网络获取更理想的实时数据。 这两项工作已于2015年前后完成。 ‘理解’是通过收集来的数据—尤其是实时数据—建立面向公众的有效共享机制，通过对数据进行分析，以更好地预测民众的需求、提供更好的服务。 而今年六月即将上线的人脸识别系统便是其中范畴之一。 “这是全球第一个智慧国家蓝图，新加坡有望建成世界首个智慧国。”时任新加坡资讯通信发展管理局中国区副司长刘本玮透露。 眼下，政府直属部门之外

3 月，跳不动了？>>> 担心新冠肺炎病毒感染，不敢摘口罩？现在，戴着口罩也能“刷脸”。近日，全国不少工厂、企业、社区出现这样的场景，用户戴着口罩刷脸打卡，短短几秒就完成了身份识别、体温监测，大大降低了人员密集场所新冠病毒感染风险。 为保障全国复工复产，以BAT、商汤科技、云从科技等为代表企业开发出诸多戴口罩人脸识别产品，近日这些产品陆续投入使用。 其实，2月下旬，国务院应对新型冠状病毒感染肺炎疫情联防联控机制印发的《企事业单位复工复产疫情防控措施指南》就提出，各单位应暂时停用指纹考勤机，改用其他方式对进出人员进行登记。未来，戴口罩人脸识别有望进一步扩大应用。 老技术“玩”出新花样 人脸识别技术包括图像采集、人脸定位、身份确认等多种学科，早在20世纪60年代，科学家就开始了对人脸识别技术的研究。研究人员发现，人类的面部信息，如眼角点位与鼻翼点位的距离比值是固定不变的，利用这一规律可以确定每个人的身份。目前，人脸识别技术成熟度较高，识别准确率和速度高于肉眼。 中国信通院云大所人工智能部工程师刘硕表示，以前的人脸识别主要是针对全脸进行扫描，疫情暴发后，研发人员考虑到居民戴口罩的情况，加强了对眼睛、眉毛等重点区域的识别。 疫情期间应运而生的戴口罩人脸识别能否仍保持高精度？北京邮电大学模式识别实验室教授邓伟洪坦言，戴口罩、墨镜等遮挡条件下的人脸识别其实是一项“老”技术

3 月，跳不动了？>>> 刚刚结束的RSAC2020大会主题为“人的因素”，业界广泛讨论的是如何强化和缓解人这一重要环节的脆弱性，但很多人忽略了“Human Element”背后的隐藏含义：淘汰一切可以淘汰的“人的因素”，才是网络安全未来最大的商机。 根据MarketsandMarkets人工智能网络安全预测报告，到2026年，人工智能网络安全市场规模预计将从2019年的88亿美元增长到382亿美元，年复合增长率高达23.3％（下图）。 市场增长的主要驱动力是新的攻击面和攻击矢量往往超出传统安全防御体系的感知范围、处理能力和响应速度，例如物联网的普及和联网设备的数量不断增加、网络威胁实例不断增加、对大数据隐私问题的担忧日益增加。 此外Wi-Fi网络的脆弱性在新兴威胁中暴露出的问题也日益严峻，例如本期微信二条介绍的，可通过WiFi网络实施的“智能手机超声波攻击”，以及安全牛之前报道过的《木马病毒Emotet可“空气传播”：感染附近WiFi网络》。 与此同时，人工智能在网络安全市场中的潜在机遇包括中小企业对基于云的安全解决方案的需求不断增长，以及越来越多地使用社交媒体来实现业务功能。微盟删库事件给所有企业CISO当头一棒： 人工智能永远拍不出鬼片，但人会，越重要的人员越容易拍出票房过10亿的大片。人工智能最大的优点是六亲不认油盐不进，面对网络犯罪分子屡试不爽的社工攻击，人工智能员工

3 月，跳不动了？>>> 云栖号： https://yqh.aliyun.com 第一手的上云资讯，不同行业精选的上云企业案例库，基于众多成功案例萃取而成的最佳实践，助力您上云决策！ 人脸识别技术自诞生以来就伴随着争议，隐私、安全等问题与这项技术一同成长。人脸识别技术愈发成熟，与之相关的安全问题就更加复杂、严重，虽然成为了人工智能领域最为成熟的技术之一，但有几人能够真正接受人脸识别在生活中的无孔不入呢？ 你的人脸，他的“玩物” “上流社会”人士从来不缺乏对于新技术的“热情”。 2018 年 10 月的一个星期二晚上，Gristedes 便利连锁店的亿万富翁老板 John Catsimatidis 在曼哈顿苏活区附近一家高档意大利餐厅用餐，他的女儿 Andrea 与一名 Catsimatidis 不认识的人一同走了进来。显然，他的女儿没有发现自己的父亲也在这家餐厅里，此时，Catsimatidis 叫服务员走过去拍张照片。 随后，Catsimatidis 将图片上传到手机上的面部识别应用程序——Clearview AI。该应用程序背后的初创公司拥有一个庞大的数据库，其中包含数十亿张照片，这些照片是从 Facebook、Twitter 和 LinkedIn 等网站上抓取的。几秒钟之内，Catsimatidis 看到了这个神秘男子的照片集，以及它们出现的网址，并且清楚地知道了

3 月，跳不动了？>>> 相关消息称，自今年6月起，部分新加坡政府部门将安装摄像头，届时，民众无需身份证，只需刷脸就能享受政府部门提供的服务。 该系统可以与2018年推出的SingPass Mobile实现互操作，民众可以利用SingPass Mobile在政府的生物信息数据库中注册自己的指纹和脸部信息，之后通过摄像头扫描面部进行比对。 新加坡还计划于2023年利用人脸识别软件处理用户间的转账和支付服务。 据悉，这套人脸识别系统是新加坡“智慧国家计划”的细分部署之一，后者于2014年启动，建立了一个覆盖超过400万新加坡人的生物数据库。 新加坡智慧国理念的核心可以用三个C概括：连接（Connect）、收集（Collect）和理解（Comprehend）。 ‘连接’的目标是提供一个安全、高速、经济且具有扩展性的全国通讯基础设施；‘收集’则是指通过遍布全国的传感器网络获取更理想的实时数据。 这两项工作已于2015年前后完成。 ‘理解’是通过收集来的数据—尤其是实时数据—建立面向公众的有效共享机制，通过对数据进行分析，以更好地预测民众的需求、提供更好的服务。 而今年六月即将上线的人脸识别系统便是其中范畴之一。 “这是全球第一个智慧国家蓝图，新加坡有望建成世界首个智慧国。”时任新加坡资讯通信发展管理局中国区副司长刘本玮透露。 眼下，政府直属部门之外

3 月，跳不动了？>>> 人脸识别闸机相比刷卡识别、二维码识别的优点： 1. 人到现场即可刷脸验证通行，不用带卡片、证件、掏手机，用户体验比较好。 2. 摄像头可以自动获取人脸图像，不需要行人主动配合验证。 3. 非接触式验证，比较卫生 4. 真人检测，无法伪装：系统对人脸进行动态分析，判断是否为真实人脸，可以识别高清照片、PS、三维模型、换脸等仿冒欺诈手段，确保通行者为本人真人。 云栖大会所使用闸机：支持12万人通行 艾力奋： 专注会议、展览等场合的闸机租赁。经受12万人的入场考验。 支持：黑、白名单在线对比；核验管家数据管理；云端数据管理；访客管理；本地1万人人识别。 功能：双目活体检测；记录查询报表统计；支持USB及韦根借口；通行数据实时同步 外表：适用于所有场景的外观设计，流畅的机身，光滑的边角，细小的边缝，配以7英寸的屏幕，使闸机更加有科技感。 特点： 秒级通行，化繁为简——人脸识别闸机可为12万人次的活动总计节省超过1万分钟。 安全升级——人脸识别技术具有可视化、符合人的思维习惯的特点，在一定程度上比密码、钥匙更便捷和安全可靠。 大规模，多场景——经得起云栖大会12万人次考验，适用于展览会、写字楼旅游景区等多个场景。 云栖大会所使用闸机：支持12万人通行 艾力奋的智能产品在行业内比较出名，是一家专业于会议、展览等场合的闸机租赁。专业为会议展览提供信息电子化管理服务

论文：MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate RealTime Face Verification on Mobile Devices 0 摘要 作者简单分析了普通的移动式设备上部署的网络应用于人脸验证任务时的缺点，并克服这个缺点设计了高效、准确的人脸验证模型MobileFaceNets。在相同的实验条件下，MobileFaceNets和MobileNetV2识别准确率相当，但速度要快了两倍。使用arcface loss，基于MS-Celeb-1M数据集，大小仅为4MB的MobileFaceNets模型在LFW上取得了99.55%的人脸验证准确率，在MegaFace上FAR=1e-6时的TAR为92.59，这个准确率和大小为数百MB的大模型相当。最快的一个MobileNets在手机上的推理时间仅为18ms。综合来看，MobileFaceNets效率比之前的移动式模型有了很大的提升。 1 核心思想 1.1 传统的轻量化网络用于人脸验证任务时的弊端 轻量化网络，如MobileNetV1，ShuffleNet和MobileNetV2，都使用了全局平均池化层GAP。对于人脸验证和识别任务，有的论文提到使用了GAP之后识别准确率会降低，但这些论文都没有给出理论上的解释。这里，作者尝试从感受野的角度出发来解释下这个问题。

1.PubFig: Public Figures Face Database(哥伦比亚大学公众人物脸部数据库) http://www.cs.columbia.edu/CAVE/databases/pubfig/ The PubFig database is a large, real-world face dataset consisting of 58,797 images of 200 people collected from the internet. Unlike most other existing face datasets, these images are taken in completely uncontrolled situations with non-cooperative subjects. 这是哥伦比亚大学的公众人物脸部数据集，包含有200个人的58k+人脸图像，主要用于非限制场景下的人脸识别。 2.Large-scale CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html CelebFaces Attributes Dataset (CelebA) is a large-scale face attributes

人脸识别，是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。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。 传统的 人脸识别技术 主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。 迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在 精度 、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。 人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点： 非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”； 非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像； 　　并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别； 　　除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人