活体检测技术被广泛应用于信息安全、金融服务、文体娱乐、智慧城市、传媒社交等领域,通常与人脸识别技术结合使用,组成一个完整的系统部署到真实场景中。随着信息技术的推广,电子安全问题受到越来越多的关注,作为身份授权步骤的人脸识别的前置环节,活体检测扮演着重要角色。本文针对近年来提出的人脸反欺诈活体检测技术进行了分类及归纳,通过介绍、分析这些活体检测算法来进一步拓展活体检测的研究思路,最后给出其未来可能的发展趋势及总结。

成为VIP会员查看完整内容
0
23

相关内容

摘要:近年来,基于深度学习的表面缺陷检测技术广泛应用在各种工业场景中.本文对近年来基于深度学习的表面缺陷检测方法进行了梳理,根据数据标签的不同将其分为全监督学习模型方法、无监督学习模型方法和其他方法三大类,并对各种典型方法进一步细分归类和对比分析,总结了每种方法的优缺点和应用场景.本文探讨了表面缺陷检测中三个关键问题,介绍了工业表面缺陷常用数据集.最后,对表面缺陷检测的未来发展趋势进行了展望.

成为VIP会员查看完整内容
0
40

摘要 大数据是经济发展的新动能, 社会发展的新引擎, 塑造国家竞争力的战略制高点, 对人民生活 具有重大影响. 然而随着社会对数据价值认知的提升和大数据平台建设的蓬勃发展, 大数据安全问题 日益成为阻碍大数据应用推广的瓶颈. 同时, 由于大数据技术、框架仍在不断演变当中, 研究人员对大 数据安全内涵的核心认知和关键特征理解还存在差异, 尚未形成相对统一的大数据安全框架. 当前亟 需对大数据安全技术发展现状进行梳理, 为大数据安全重点问题的研究和突破提供参考. 本文结合典 型大数据系统技术框架, 围绕大数据安全需求, 构建了大数据安全技术框架. 在此框架下, 从大数据安 全共享与可信服务、大数据平台安全和大数据安全监管 3 个方面系统梳理了大数据安全关键技术的 研究现状, 囊括了大数据业务流程和大数据系统技术框架所涉及的主要安全机制. 最后总结了大数据 安全技术有待解决的核心问题和发展趋势.

成为VIP会员查看完整内容
0
34

【简介】在智能交通系统中交通预测扮演着重要的角色。精准的交通预测有助于优化通行路线,指导车辆调度,缓解交通拥堵。由于道路网络中不同区域之间复杂且动态的时空依赖关系,这一问题具有很大挑战性。最近几年,有大量的研究工作推进了这一领域的发展,提高了交通系统预测交通的能力。这篇论文对于近些年的交通预测发展提供了一个全面的综述。具体来说,我们对目前的交通预测方法进行了总结,并且对它们进行了分类。然后,我们列举了应用交通预测的常见领域,以及这些应用任务的最新进展。同时,我们也收集和整理了几个相关的公共数据集,并分别在两个数据集上通过对相关的交通预测方法的表现进行了评估。最后,我们对这一领域未来的发展方向进行了探讨。

成为VIP会员查看完整内容
0
69

题目: 数据标注研究综述

摘 要: 数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节.数据标注越准确、标注的数据量越大,算法的性能就越好.数据标注行业的发展带动了中国许多城市和城镇的就业,促使中国逐渐成为世界数据标注的中心.阐述 了数据标注的发展概况,包括起源、应用场景、分类和任务;列举了目前常用的标注数据集、开源的数据标注工具 和商业数据标注平台;提出了标注中的角色、标准和流程等数据标注规范;给出了一个情感分析场景中的数据标注 实例;描述各类主流的标注质量评估算法及其特点,并对比它们优缺点;最后,从任务、工具、数据标注质量和安全性 这 4 个方面对数据标注的研究方向和发展趋势进行了展望.

关键词: 数据标注;人工智能;众包;大数据

成为VIP会员查看完整内容
0
56

简介:

如今,深度学习已被广泛应用于图像分类和图像识别的问题中,取得了令人满意的实际效果,成为许多人 工智能应用的关键所在.在对于模型准确率的不断探究中,研究人员在近期提出了“对抗样本”这一概念.通过在原有 样本中添加微小扰动的方法,成功地大幅度降低原有分类深度模型的准确率,实现了对于深度学习的对抗目的,同时 也给深度学习的攻方提供了新的思路,对如何开展防御提出了新的要求.在介绍对抗样本生成技术的起源和原理的 基础上,对近年来有关对抗样本的研究和文献进行了总结,按照各自的算法原理将经典的生成算法分成两大类——全像素添加扰动和部分像素添加扰动.之后,以目标定向和目标非定向、黑盒测试和白盒测试、肉眼可见和肉眼不可见的二级分类标准进行二次分类.同时,使用 MNIST 数据集对各类代表性的方法进行了实验验证,以探究各种方法的优缺点.最后总结了生成对抗样本所面临的挑战及其可以发展的方向,并就该技术的发展前景进行了探讨.

内容简介:

本文重点对生成对抗样本的已有研究工作进行综述,主要选取了近年来有代表性的或取得比较显著效果的方法进行详细的原理介绍和优缺点分析.按照其生成方式和原理的不同,分为全像素添加扰动和部分像素添 加扰动两类.在此基础上,根据目标是否定向、是否黑盒和是否肉眼可见这 3 个标准进行细分,将各类方法中的 代表性算法在统一数据集(MNIST)上进行测试,验证并分析其优缺点,终总结提出未来的发展前景. 本文第 1 节主要介绍对抗样本的基本概念和基础知识,包括对抗样本本身的定义、其延伸有关的相关概念 以及基本操作流程.第 2 节则指出对抗样本是从深度学习中衍生出来的概念,同时介绍了对抗样本有效性的评估方法.第 3 节则介绍对抗样本的起源,说明了对抗样本的产生契机和原理解释.第 4 节介绍生成对抗样本的发展状况,以全像素添加扰动和部分像素添加扰动两大类进行算法说明,同时总结生成方法中常用的数据集.第 5 节是对第 4 节中代表方法的实验,结合对同一数据集的效果测试来说明各类方法的优缺点.通过这些优缺点,在 第 6 节中讨论对抗样本生成技术面临的挑战和前景预测.

目录:

  • 1 简 介

    • 1.1 样本的定义
    • 1.2 相关概念
    • 1.3 基本操作流程
  • 2 前 传

    • 2.1机器学习在分类问题中的运用
    • 2.2 深度学习在分类问题中的运用
    • 2.3 评估方法
  • 3 起源

    • 3.1 首次发现
    • 3.2 基本原理
  • 4 发 展

    • 4.1 分类方式及代表模型
    • 4.2 常用数据集
  • 5 实验结果对比

  • 6 面临挑战与前景预测

成为VIP会员查看完整内容
0
53
小贴士
相关VIP内容
专知会员服务
40+阅读 · 2020年5月31日
专知会员服务
34+阅读 · 2020年5月2日
专知会员服务
53+阅读 · 2020年5月1日
专知会员服务
76+阅读 · 2020年4月27日
专知会员服务
69+阅读 · 2020年4月23日
数据标注研究综述,软件学报,19页pdf
专知会员服务
56+阅读 · 2020年2月20日
【浙江大学】对抗样本生成技术综述
专知会员服务
53+阅读 · 2020年1月6日
专知会员服务
20+阅读 · 2019年12月13日
相关资讯
最全综述 | 图像分割算法
极市平台
16+阅读 · 2019年6月23日
年龄估计技术综述
人工智能前沿讲习班
11+阅读 · 2019年2月19日
人脸关键点检测综述(含论文、数据集、方法等)
综述 | 事件抽取及推理 (上)
开放知识图谱
75+阅读 · 2019年1月9日
计算机视觉方向简介 | 人脸识别中的活体检测算法综述
计算机视觉life
7+阅读 · 2018年9月26日
AI综述专栏 | 人脸检测算法综述
人工智能前沿讲习班
6+阅读 · 2018年9月10日
AI 综述专栏 | 超长综述让你走近深度人脸识别
人工智能学家
4+阅读 · 2018年5月5日
综述——隐私保护集合交集计算技术研究
计算机研究与发展
10+阅读 · 2017年10月24日
相关论文
A survey on deep hashing for image retrieval
Xiaopeng Zhang
10+阅读 · 2020年6月10日
Mengnan Du,Ninghao Liu,Fan Yang,Shuiwang Ji,Xia Hu
3+阅读 · 2019年3月27日
Yixin Cao,Xiang Wang,Xiangnan He,Zikun hu,Tat-Seng Chua
5+阅读 · 2019年2月17日
Guess who? Multilingual approach for the automated generation of author-stylized poetry
Alexey Tikhonov,Ivan P. Yamshchikov
4+阅读 · 2018年9月17日
ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design
Ningning Ma,Xiangyu Zhang,Hai-Tao Zheng,Jian Sun
3+阅读 · 2018年7月30日
Theme-weighted Ranking of Keywords from Text Documents using Phrase Embeddings
Debanjan Mahata,John Kuriakose,Rajiv Ratn Shah,Roger Zimmermann,John R. Talburt
5+阅读 · 2018年7月16日
Alexander Herzog,Peter John,Slava Jankin Mikhaylov
3+阅读 · 2018年6月3日
Othman Sbai,Mohamed Elhoseiny,Antoine Bordes,Yann LeCun,Camille Couprie
3+阅读 · 2018年4月3日
Alexandre Attia,Sharone Dayan
3+阅读 · 2018年1月19日
Chong Wang,David Blei,David Heckerman
3+阅读 · 2015年5月16日
Top