【文章】人脸识别再曝安全漏洞，15分钟解锁19款安卓手机，只需打印机、A4纸和眼镜框即可
Follow me第二季第3期来啦！与得捷一起解锁高性能开发板【EK-RA6M5】超能力！
Littelfuse 新品赋能电子科技类产品安全可靠并高效， 10+挑战等你探索！
高通亮相2024中国移动全球合作伙伴大会：智焕新生 共创5G+AI数智未来
融合创新，推动中国集成电路产业供给侧改革 ——2017年中国半导体市场年会暨第六届中国集成电路产业创新大会今日于南京举行
IC insights：预计2022年半导体行业资本支出将增24%至1904亿美元
State Machine Coding Styles for Synthesis
中国市场助力德国机器人销量再创新高，成为德国机器人和自动化产品最大出口目的地
STM32CubeMX系列教程06_Project Manager工程管理器详细说明
近日，芯翌科技在NIST-FRVT戴口罩人脸识别评测中，以非常大的优势获得世界第一的成绩，并在FRVT1：1人脸识别评测中取得了世界前三，国内主流厂商第一的成绩。
NIST-FRVT是由美国国家标准与技术研究院主办，因其具有测评集非对外公开、提交频率严格限制、计算时间严格限制等诸多严苛要求，被公认为是全球标准最严、最具权威的人脸识别算法评测，素有“人脸识别黄金赛事”之称。
截止目前，已经有184家来自全球的公司和研究结构，在NIST-FRVT上累计进行了492次成绩提交和测试。
科技取得如此成绩本该值得骄傲，然而“讽刺”的是，就在前不久，清华大学刚曝光一个人脸识别的巨大漏洞——15分钟破解19款中国自主研发的手机的人脸识别。
在前不久的一场实验中，清华大学的AI 团队共选取了20款手机，其中1款是国外的，另外19款均来自排名前五的中国自主研发的手机品牌，每个品牌下选取了3-4款不同价位的手机型号，类型覆盖低端机到旗舰机 。
在实验过程中，清华大学的测试人员首先把手机的人脸识别绑定为“ 1号同学 ”，然后把“1号同学”的照片，特别是眼睛部位打印出来，贴在平时戴的眼镜上面，逐个手机来测试，最后19款中国自主研发的手机均成功解锁。
同时，研究团队还通过对抗样本攻击，通过了一些政务、金融类的App人脸识别认证，甚至假冒机主，在线上完成银行开户。实验结果让人心惊，但诸如此类的“丑闻”却不是第一次被曝。
《北京日报》此前曾报道某男子在买房时被系统“人脸识别”登记，导致没办法享受优惠；浙江小学生用人脸打印照片在智能柜前轻松取出父母的快件；交通摄像头错把大巴车上的广告人像当作横穿马路的行人进行抓拍。除此以外，央视也曾曝光“人脸信息泄露的黑色产业链”。
当下，人脸识别渗透到各个生活环节中，出现人脸支付、刷脸进站、刷脸购票等便捷操作，尤其在此次疫情影响下，人脸识别技术更是有所提升，在戴口罩的情况下也能做准确辨识。
来自NIST的一份研究报告显示：在理想情况下，新的人脸识别软件算法，识别戴口罩面部的错误率在2.4％到5％之间，这已达到了2017年人脸识别在不戴口罩情况下的准确性。
早在上世纪50年代，研究人员就开始对人脸识别技术进行研究，初级阶段没有很重要的成果，基本没获得实际应用。
而在90年代打后，人脸识别技术才迎来加快速度进行发展的高潮阶段，包括人脸空间模型构建、识别数据源、影响识别的因素研究等等。
根据前瞻产业研究院的调查数据，预计2021年国内人脸识别市场规模将达到51.36亿元，未来五年的市场规模将保持23%的平均复合增长速。由此可见，人脸识别的未来市场发展的潜力极为广阔。
人脸识别其实就是一种基于人的脸部特征信息的生物识别技术，通过摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或者视频，并将采集到的信息分析处理保存。
：从输入图像中检测并提取人脸图像，一般会用Adaboost算法，训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。
：针对人脸的某些特征进行，通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等；
目前市场上的主要解决方案有2D和3D识别技术，其中基于2D图像数据的人脸识别占了更大的市场占有率，这类人脸识别技术实现的算法相对较多，有一套很成熟的流程，图像数据获取也最简单，在安防、监控、考勤、身份认证等多种场景中都有应用。
但其往往会受到光源、人脸角度、运动模糊等因素影响，且难防“假脸盗刷”，有着一定的局限性。相比之下，3D识别技术采用三维人脸立体建模方式，比2D识别技术更加全面，精度更高。但要通过复杂的算法来实现，识别速度慢，成本也相对更高。
此外，3D人脸识别系统还需要3D摄像机、双目摄像机等特定设备，因此在3D人脸识别组件未普及的今天，市场上2D刷脸占有率仍是最高，但会呈下降趋势。
在广阔的未来市场发展的潜力和有利商机前，不少企业加入其中，目前国内有代表性的人脸识别企业分别为：旷视科技、商汤科技、云从科技、依图科技，四大独角兽的人脸识别技术均在门禁、公安等领域有着布局。
自欧盟EES系统引入面部图像作为生物识别符号，并将人脸识别技术用于身份验证后，人脸识别逐渐大范围的应用于交通枢纽、出入境、安防等领域。加之近年来大数据、AI等的发展，人脸识别慢慢的出现在快捷支付或开户等平台上。
不可否认，人脸识别技术的发展确实为我们正常的生活带来方便快捷，只要有落地场景，有市场规模以及可实现的商业模式，人脸识别应运场景的所有条件就已经具备，这个环节中很明显忽略了一个
从人脸识别的技术步骤来看，显然是有着自身的数据储存库，只要人们在摄像头前露过脸，人脸信息就会被保存到图像数据库中，这对人们的隐私安全有着极大的威胁。在今年的两会中，人脸识别安全性的话题也被多次提及。
致公党上海市委专职副主委马进、暨南大学管理学院会计系教授卢馨等均建议，制定人脸识别技术应用管理办法，规范人脸识别数据采集、存储，或清理整顿非必要的人脸识别。
现阶段，人脸识别技术可靠度远远不足，一方面受制于技术成熟度，另一方面受至于技术提供方与应用方的不重视。
中国支付清算协会制定了《人脸识别线下支付行业自律公约(试行)》。公约表明，会员单位应建立人脸信息全生命周期安全管理机制。
10月，个人隐私信息保护正式立法，对平台擅自收集用户数据等行为进行规范。除此以外，天津更是率先立法禁止人脸识别的滥用，各个地方也在跟进规范人脸识别的法制步伐。
可以看到的是，强化对个人隐私信息收集的立法监管已经是大势所趋，而法律的力量，其实已经是社会风险防范的最后一道防火墙。在这道防火墙之前，
科技助力下，人脸识别技术在未来或许还有新突破，届时隐私安全问题必将受更多关注，人脸识别远不是有了场景就可以做的商业，从当前趋势来看，或许划定边界，制定标准才是赛道上各玩家的当务之急。