深度学习活体检测论文

被誉为 深度学习的顶级论文首先，这个来头不小，由位列深度学习三大巨头之二的 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头创办。Yoshua Bengio 是蒙特利尔大学教授，深度学习三巨头之一，他领导蒙特利尔大学的人工智能实验室（MILA）进行 AI 技术的学术研究。MILA 是世界上最大的人工智能研究中心之一，与谷歌也有着密切的合作。而 Yann LeCun 就自不用提，同为深度学习三巨头之一的他现任 Facebook 人工智能研究院（FAIR）院长、纽约大学教授。作为卷积神经网络之父，他为深度学习的发展和创新作出了重要贡献。至于创办 ICLR 的原因何在，雷锋网尝试从 Bengio 和 LeCun 于 ICLR 第一届官网所发布的公开信推测一二。

活体检测是在一些身份验证场景确定对象真实生理特征的方法，在人脸识别应用中，活体检测能通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人操作。可有效抵御照片、 换脸 、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段，从而帮助用户甄别欺诈行为，保障用户的利益。通俗地讲，就是在人脸识别的过程中证明你确实是个“活人”，不是照片、视频或其他神马，证明你是个人，你就是你。活体检测是依于人脸识别的，人脸活体检测系统V2.0，是一款移动端人脸活体检测软件，通过智能手机或Pad摄像头对准活体人脸，通过近红外算法，不需要动作指令组合（动作包含：眨眨眼、张张嘴），即可确认检测物体是否为活体人脸。支持Android、iOS平台，支持接口二次开发，提供Android开发JAR包，iOS平台.a静态库开发包。技术特色：可靠：人脸活体和静态物体的辨识准确率高达98.8%以上；快速：检测时间小于1秒；同一服务器可以开启多个进程活体检测流程:检测定位人脸，持续跟踪，防止人与人或人与照片的切换。持续检测防止中途切换人，直至验证通过。移动端活体检测SDK应用:互联网金融：人脸登录验证，网上支付安全验证等。银行场景：用户远程开户的身份验证等。驾校场景：考生身份认证，路考过程监督等。楼宇场景：门禁系统身份认证以及人脸识别锁等。运营商场景：SIM卡实名认证，移动支付等。防疲劳识别：识别司机疲劳程度，给予预警信息等。社保验证：针对社保远程开户以及认证等。

取出病变组织的一点点，送交有关科室进行仪器分析，准确性极高。没有疼痛感和伤口。