對抗網(wǎng)絡(luò)破壞人臉識別

多倫多大學(xué)的Parham Aarabi 和研究生Avishek Bose 5月31日在Arxiv上提交了一篇，該演示了一種“對抗性訓(xùn)練”，建立起兩種相互對抗的算法。

Aarabi 和 Bose 創(chuàng)建了兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個是識別人臉的網(wǎng)絡(luò)，人臉識別擺閘廠家，另一個是破壞其既定目標(biāo)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這兩個網(wǎng)絡(luò)互相學(xué)習(xí)，相互提升效果。其實就是當(dāng)初對抗樣本的原理，利用對抗原理，只要輕微改動幾個關(guān)鍵像素的值，這樣的改動對人類來說甚至無法察覺，但完全可以達(dá)到欺騙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用。

友好性

通過人臉識別身份的方法與人類的習(xí)慣一致，人臉識別擺閘，人和機(jī)器都可以使用人臉圖片進(jìn)行識別。而指紋，虹膜等方法沒有這個特點，一個沒有經(jīng)過特殊訓(xùn)練的人，無法利用指紋和虹膜圖像對其他人進(jìn)行身份識別。

非接觸性

人臉圖像信息的采集不同于指紋信息的采集，利用指紋采集信息需要用手指接觸到采集設(shè)備，既不衛(wèi)生，也容易引起使用者的反感，而人臉圖像采集，用戶不需要與設(shè)備直接接觸。

可擴(kuò)展性

在人臉識別后，下一步數(shù)據(jù)的處理和應(yīng)用，決定著人臉識別設(shè)備的實際應(yīng)用，如應(yīng)用在出入門禁控制、人臉圖片搜索、上下班、識別等各個領(lǐng)域，人臉識別擺閘哪家好，可擴(kuò)展性強(qiáng)。

特征識別--特征臉

MIT實驗室的特克（Turk）和潘特（Pentland）提出的“特征臉”方法無疑是這一時期內(nèi)最負(fù)盛名的 人臉識別方法。其后的很多人臉識別技術(shù)都或多或少與特征臉有關(guān)系，人臉識別擺閘圖片，現(xiàn)在特征臉已經(jīng)與化的協(xié)相關(guān) 量(Normalized Correlation)方法一道成為人臉識別的性能測試基準(zhǔn)算法。

漁夫臉識別法

貝爾胡米爾等提出的 Fisherface人臉識別方法是這一時期的另一重要成果。該方法 首先采用主成分分析（PCA）對圖像表觀特征進(jìn)行降維。在此基礎(chǔ)上，采用線性判別分析（LDA）的方法 變換降維后的主成分以期獲得“盡量大的類間散度和盡量小的類內(nèi)散度”。該方法目前仍然是主流的人臉 識別方法之一，產(chǎn)生了很多不同的變種，比如零空間法、子空間判別模型、增強(qiáng)判別模型、直接的 LDA 判 別方法以及近期的一些基于核學(xué)習(xí)的改進(jìn)策略。

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