北京人脸识别垃圾桶好用吗，人脸识别技术安全吗，能用照片骗过人脸识别吗？

     随着人脸识别技术的兴起，社会中开始开发了各种用于人脸识别的高科技设备，早在去年北京人脸识别垃圾桶就已经推出，经过一年多的实验，北京人脸识别垃圾桶好用吗？使用效果如何，现在有了结果，让我们一起去看一下，它的效果如何？

　　早在去年4月份，北京就推出了“人脸识别”垃圾桶，首个试点在北京西城区德胜街道新风街，共在16个点位投放了29组智能垃圾桶，经过了一年多的使用，这种智能垃圾桶的效果究竟如何呢？

　　据了解，当地居民完成注册后，就可以“刷脸”扔垃圾，并根据垃圾重量为居民返还一定积分；若正确投放可回收物，系统还会按照设定的价格折合成现金。而如果居民没有注册，仍可以使用按钮打开垃圾盖，不影响正常使用。目前这种智能垃圾桶的注册户数为1800户，使用人数有4000多人，未来这一人数还将继续上升。

　　从居民反映的情况来看，大多数居民认为这种方式很便捷，但也有部分居民担心刷脸会泄露个人隐私。街道垃圾分类的工作人员表示，与相关公司签有保密协议，不会泄露隐私，也并未强制居民注册。对此，有律师认为，将人脸识别技术用在垃圾分类场景的必要性不足，应规范使用人脸识别技术。

　　北京人脸识别垃圾桶好用吗？

　　对此，有网友称，想法很好，还需努力。人脸识别不能识别丢的垃圾对不对，其次有人怕麻烦不丢垃圾桶的问题也解决不了。垃圾分类靠人力监督成本太巨大，想人工智能技术还跟不上。人脸识别技术是指利用计算机技术的分析和比较来识别人脸。人脸识别是计算机技术的热门研究领域。其中包括人脸跟踪检测、图像放大倍数自动调整、夜间红外检测、曝光强度自动调整等技术。

　　什么是人脸识别技术？

　　人脸识别概念，人脸识别技术属于生物识别技术，它将个体生物与其自身的生物特征区分开来。

　　2014年3月，由香港中文大学信息工程系主任、中国科学院深圳高级技术研究所副所长汤晓鸥，带领的团队发布了研究成果。基于原人脸识别算法，准确率达到98.52%，首次超过人眼识别能力(97.53%)。2019年8月17日，北京互联网法院发布《互联网技术司法应用白皮书》，描述了包括其中人脸识别技术在内的十大典型技术应用。

　　人脸识别技术的优缺点有哪些，人脸识别技术真的安全吗？

　　1.人脸识别的优势

　　与其他生物识别技术相比：非接触式，用户不需要直接接触设备；非强制性，可以主动获取识别的人脸图像信息；并发性是指在实际应用场景中可以对多个人脸进行排序、判断和识别。

　　2.人脸识别的弱点

　　对周围光线环境敏感可能影响识别的准确性；对于头发、装饰品和人脸上的其他障碍物以及面部老化等因素，需要进行人工智能补偿；(比如可以通过识别人脸的一些关键特征来纠正)。这个问题取决于人脸识别算法是否具有活体检测的功能，是哪条技术路线。

　　3.人脸识别技术安全吗？

　　人脸识别技术和指纹识别技术非常受欢迎，因为这些生物识别技术帮助我们摆脱了输入字符串密码的麻烦，也没有忘记密码的尴尬。但是无论是解锁手机还是APP的人脸识别，我们都需要我们的指纹或者人脸信息数据。大家都知道保护账号密码等信息，但是现在人的各种生物信息都扮演着同样的角色。大家肯定是通过各种渠道了解了变脸App带来的影响。在类似的技术滥用之前，如果没有硬约束，我们的隐私将面临巨大的挑战。这就是为什么人脸识别技术在一些外国城市被禁止。

　　在人脸识别技术被广泛应用的今天，各种研究机构也在研究“抗干扰技术”。例如，华为的研究部门破解了Face  ID。虽然这两项技术都是基于AI的，可以促进人脸识别技术的发展，但同时我们也看到，没有任何一项安全技术是永远打不开的。技术是一把剑，关键在于怎么用。

　　能够用照片骗过人脸吗？

　　如果没有活的考验，一般都能被忽悠。如果有，那就看是进攻手段还是防守手段更高了，不过照片和视频一般都可以防守。

　　行业内一般有三种技术路线，分别是RGB  单目活体， IR双目红外活体和3D  Depth，在防范能力和使用成本上有所不同。

　　1.RGB单目活体

　　RGB  单目活体检测技术，利用普通RGB相机，通过分析采集莫尔条纹、成像畸形、反射率等图像瑕疵，获得活体检测所需的识别信息，通过多维识别依据，保证识别的准确性。

　　特点：采用普通单目摄像头，成本低，对屏幕成像和纸质照片攻击有很好的防御。

　　2.IR双目红外活体

　　红外双目红外活体，基于RGB  单目活体，算法能力增加红外摄像头。

　　由于红外图像滤除了特定波段的光线，自然抵御了基于屏幕成像的伪人脸攻击。其实可见光和红外光本质上都是电磁波。物体成像与其表面材料的反射特性有关。真实人脸的反射特性与纸张、屏幕、立体蒙版等攻击媒体不同，因此成像效果也不同。

　　而这种表面材料的差异在红外波反射中会更加明显。当屏幕上的人脸出现在红外摄像头前时，红外成像画面中只有一个亮晶晶的，甚至连人脸都无法显示，所以攻击无法成功。

　　特点：由于硬件的差异，红外活体的成本高于RGB活体。但同时对屏幕成像和纸质照片有更好的防御。

　　3.3D Depth活体

　　3D深度活体检测采用结构光/TOF等深度相机，引入“深度信息”的概念，可以获得人脸区域的3D数据，并在这些数据的基础上进行进一步分析，可以轻松识别纸质照片、屏幕等2D媒体的虚假人脸攻击。

　　特点：3D深度活体检测对屏幕、纸张、掩膜攻击的防御能力最好，但同时硬件成本也最高。

　　体内检测仍然需要很高的技术积累。目前国内现有的算法平台已经开辟了相关技术。例如，在虹软可视化开放平台上免费开放的ARCFace人脸识别SDK支持RGB和IR红外活体检测。该算法不仅可以实现很高的鲁棒性判断，开发人员可以使用来满足各种场景的需求，而且支持完全免费和离线使用。

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