初识人脸识别
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。它涵盖采集包含人脸的图像或视频流，检测和跟踪人脸，精确定位到面部特征点，并进行特征提取和比对识别的一系列相关技术。
技术发展阶段
自2014年引入深度学习方法后，识别效果开始超过传统机器学习，并呈现出训练数据规模越来越大、识别精度越来越高的趋势，目前在人脸识别领域，深度学习已经取代了传统机器学习。
如何保证高相似度情况下的识别准确性?
目前主流的方法是深度卷积神经网络，该网络结构能够提取像素、边缘、五官、属性等多层次的人脸特征，对年龄、姿态甚至整容等外观变化有很强的适应性。
“未知攻，焉知防”
为应对各类安全性威胁，目前的防御方法都是针对不断演进的攻击手段设计的。例如，采集各类活体攻击视频，生成对抗攻击的样本作为训练样本，专门学习区分正常和异常样本的分类器来进行防御。
加入“护脸计划”
人脸识别技术和应用发展的不断成熟，需要政府主管部门、科研机构、法律机构、技术提供方、技术使用方以及用户方共建一个良性的生态环境。
随着《数据安全法》《个人信息保护法》等相关法律法规的出台，越来越多的人脸识别从业者加入推动产业健康发展的“护脸计划”，寻求合规的产品设计、研发方案。
关键词： 人脸识别技术 个人信息保护法 炫彩活体 动作活体 声纹识别
随着人脸识别的广泛应用，各类安全性威胁是伴生出现的。打印人脸照片、显示屏播放人脸、三维打印面具甚至硅胶面具等越来越逼真的活体攻击手
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