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对抗网络破坏人脸识别

多伦多大学的Parham Aarabi 和研究生Avishek Bose 5月31日在Arxiv上提交了一篇，潍坊人脸识别，该演示了一种“对抗性训练”，建立起两种相互对抗的算法。

Aarabi 和 Bose 创建了两个神经网络，一个是识别人脸的网络，另一个是破坏其既定目标的神经网络。这两个网络互相学习，相互提升效果。其实就是当初对抗样本的原理，潍坊人脸识别技术，利用对抗原理，只要轻微改动几个关键像素的值，这样的改动对人类来说甚至无法察觉，但完全可以达到欺骗神经网络的作用。

人脸识别有哪些优势？

非侵扰性

人脸识别*干扰人们的正常行为就能较好地达到识别效果，潍坊人脸识别公司，*担心被识别者是否愿意将手放在指纹采集设备上，他们的眼睛是否能够对准虹膜扫描装置等等。只要在摄像机前自然地停留片刻，潍坊人脸识别供应商，用户的身份就会被正确识别。

便捷性

采集设备简单，使用快捷。一般来说，常见的摄像头就可以用来进行人脸图像的采集， 不需特别复杂的**设备。图像采集在数秒内即可完成。

公共安全

人脸识别在公共安全领域的应用重点是实现对人员登记管理、网络追逃、比对查证与事后处理，同时人像比对还可用于刑案、维护社会稳定等业务上。人脸识别照片比对系统用于快速身份鉴别，在大量的数据库中查找检索特定人员的身份。它充分利用非常有价值的人脸照片线索，大大加快人员对嫌疑人的身份辨认过程，为加速“科技强警”进程，形成高智能的、社会化的、规模化的防范体系，提供了有效的技术手段。