为了防范照片 、 视频 、 头模等假体对人脸识别系统的攻击 ， 呈现攻击检测算法也是研究的热点 ， 主要检测原理包括 ：a ） 离散图像检测方式 ， 即利用一幅或多幅图像进行判断 ；
b ） 连续图像检测方式 ， 即采用连续图像序列进行判断，如检测显示器边缘 、 边框 、 屏幕反光 、 像素点 、 条纹分析等进行判断 ；c ） 用户主动配合检测方式 ， 即通过指令要求用户完成相应动作如点头 、 抬头 、左右转头 、 张嘴 、 眨眼 、 跟读屏显提示信息等进行判断 ；
d ） 基于辅助硬件设备的检测方式 ， 即利用辅助硬件设备获取更多判断依据辅助进行判断 ， 如利用深度摄像头采集人脸深度信息或利用特定波长光源投射并检测在皮肤或非皮肤材质上产生的发射率差异等 ；e ） 用户被动配合检测方式 ， 如 ：利用静脉血管 、 肌肉 、骨骼 、 静脉血液中脱氧血色素对红外线的吸收特性 ， 判断其是否来自 ；通过特定指令引导用户眼球运动 ， 并通过跟踪眼球运动以判断是否为真实 。
随着人脸识别技术的广泛应用 ， 也在不断促进技术本身持续发展 。基础算法研究 、 人脸重建技术 、 戴口罩人脸识别 、 3D 人脸识别技术 、 新型人脸采集技术 、人脸聚类技术 、 和低质量人脸识别技术 ， 是产业界和学术界关注的热点课题 ，也预示了人脸识别技术的发展趋势 。基础算法技术热点包括模型结构设计 、 损失函数设计 、 无监督 / 半监督学习算法和分布式自学习算法等 。
模型结构设计目前主要有手工设计与网络结构搜索 (NAS) 两种思路 。ICCV 2019 轻量级人脸识别 (Lightweight Face Recognition) 竞赛结果显示 ， 虽然对大模型场景下结构改进带来的提升则较为有限 ， 但是轻量级场景下网络结构改进对于识别率提升较为明显 。损失函数设计的核心在于学习具备鉴别性且足够鲁棒的特征 。近年来基于度量学习与各类 margin — based 方法逐渐成为主流。在特征提取加速方面 ， 主要的方法有轻量级网络 、 模型蒸惚 、 稀疏量化等 ；
在特征比对加速方面 ， 主要的思路有量化以及各类近似近邻检索技术 。低质量人脸识别技术。在实际的动态应用场景下 ， 人脸识别技术由于场景的不可控因素 ， 采集到的图片质量与训练图片的质量有很大差异 ， 如人脸偏转 ， 大幅度侧脸 ；运动模糊和失焦模糊 ；遮挡物(例如口罩 ， 墨镜) ；低的光照强度和对比度 ；视频传输由于编过程产生的人脸信息丢失等 ， 这些因素导致准确率极度下降 。
9月12日，一则因创新工场董事长兼CEO李开复在HICOOL全球创业者峰会上关于旷视科技与蚂蚁集团之间技术合作的发言引发三方争议。﹨n李开复在讲话中表示，曾在早期帮助旷视科技公司找了包括美图和蚂蚁等合作伙伴，人脸识别系统，让他们拿到了大量的人脸数据，并在随后的摸索过程中找到了几个有价值的商业化方向。﹨n对此，
蚂蚁集团9月12日晚间通过微博回应称：我们关注到李开复先生在公开场合提及蚂蚁和旷视科技的合作，需要澄清的是：，安装人脸识别系统的目的，蚂蚁集团在与旷视科技合作事宜上从未与李开复先生有过接触；第二，人脸识别系统的人工报价，蚂蚁集团从未提供任何人脸数据给旷视科技，双方过往合作旷视科技授权其图像识别算法能力给蚂蚁单独部署和使用，不涉及任何数据的共享和传输。目前双方已无相关业务合作；第三，蚂蚁再次重申，门禁人脸识别系统，数据安全和隐私保护是蚂蚁的生命线，遵守法律法规、遵循用户明确授权原则和化原则，是采集、留存和使用作方，我们理解数据一直存在合作方客户服务器中，不涉及任何数据的共享与传输；第三，李博士对于口误给三家公司带来困扰，深感歉意。
n自从人工智能热潮兴起，其背后的隐私安全以及黑灰产问题也成为各家企业的敏感领域，尤其人脸识别引发的“换脸”以及个人隐私与身份验证等直接绑定，一旦出现问题，将对个人隐私、公共安全造成巨大威胁，因此企业方对技术的安全要求和标准相对更高。﹨n阿里安全图灵实验室算法觉奥此前在采访中表示，换脸问题带来的伤害非常大，如问题中出现假视觉做证据，以及将明星头像换到其他视频中影像等，都引发人们对视频真实性的信任危机，因此国内外对人脸数据真实性问题非常重视。
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