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正在进行安全检测...

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人脸识别技术在 App 应用中的隐私安全研究报告
近日，中国信息通信研究院安全研究所与北京百度网讯科技有限公司联合发布了《人脸识别技术在 App 应用中的隐私安全研究报告》，（以下简称《报告》）。
《报告》梳理了人脸识别技术的市场情况、特点和难点以及在 App 中的应用场景和使用目的，结合实际案例分析人脸识别技术在 App 应用过程中存在的安全问题。并针对安全问题分别挑选了应用市场中下载量较多的应用人脸识别技术的 App 进行了评估。并从法律法规、监管体系、技术标准、行业自律等方面结合我国实际情况提出了有针对性的建议。
一、人脸识别技术概述
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。具体而言，就是计算机通过视频采集设备获取识别对象的面部图像，再利用核心算法对其脸部的五官位置、脸型和角度等特征信息进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行对比，最后判断出用户的真实身份。
1、人脸识别技术

从采集人脸到辨识人脸的整个过程中来看，人脸识别技术一般包括：人脸图像采集及检测；人脸特征提取；人脸规整和人脸识别比对等。
人脸图像采集及检测不同的人脸图像都能通过摄像头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同的表情等都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测在实际应用中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。
人脸特征提取人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变化系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程，人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法，一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
人脸规整对于人脸图像的预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波及锐化等。

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/97dec23348649b6648d7c1c708a1284ac950056f.html

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