“银行人脸识别系统被攻破”的消息持续刷屏，人脸识别到底如何保证安全？
交通银行的人脸识别系统被攻破的消息在曝光之后冲上热搜，犯罪分子利用受害人的人脸影像转走名下积蓄，而这种事件并非个例。人脸识别要保证安全还需要加强双层验证。
早前在人脸识别系统刚登上舞台之时，不少网友还较为新奇，仅需要刷脸无需输入密码就能成功支付。便捷的支付习惯，甚至能大胆地畅想在未来将会改变人类的支付方式。然而之所以到现在还没有普及完全是因为关系到财产安全不得不谨慎。毕竟我们每个人在外出时都要露出人脸，这一特征很容易就会被不法分子所获取，再加上人脸识别取钱、支付的过程中，不需要其他的验证方式，让人不得不警惕起来，人脸识别真的安全吗？
而早在2020年时，就有某银行被曝光出来，人脸识别系统被黑客侵犯，利用储户的身份信息去谋取利益。而在今年的7月11日，诈骗分子将受害人的身份证照片通过线上工具制作成AI视频，然后通过点头眨眼等动作完成身份验证。种种事件的爆发，让消费者们开始警惕起来。尽管人脸识别听上去确实会让居民生活更加便利，但是技术的滥用让个人信息变得不再安全，甚至名下财产还容易被不法分子所盯上。
而在未来想要人脸识别这条路坚持走下去，就需要提高安全等级，对于银行来讲需要查补漏动。尽管当下的不安全确实如同新设，但也敲响了警钟。提醒了更多相关行业人员，在保障人脸信息安全上更要加大力度。同时可以设置多重验证手段，如短信、电话呼叫等方式，不再使用单一的验证特征，也在一定程度上加大了保护力度。同时也希望人脸采集的设备再进入市场之时也要经过相关的审批，不可随意安置。
人脸识别系统的工作原理是什么？
当今社会，人脸识别系统已经是遍地可见。不论是进出办公楼的门禁，还是乘坐地铁时可以刷脸乘坐。人脸识别系统大大的提高了通行的效率，是一项很先进的技术。公众一直以来好奇人脸识别系统的工作原理，认为这是一项黑科技。但其实认真说起来，他也只是数学运算的概率问题。人脸识别系统的工作原理主要有以下这几部分组成。
一、深度学习模型。
人脸识别系统当中的核心和灵魂部分就是深度学习的神经网络模型。所谓神经网络模型其实就是一个运算器，在这个运算器当中，我们可以把它看作一个黑盒子，其中存储着很多的参数，这些参数是可以自动调整的。这个学习模型主要用来进行训练，训练的目的就是能够达到一个人的两张照片输入之后，它的输出结果概率无限接近1。
二、模型训练过程。
对学习模型进行训练，是让他能够记住人脸的特征。通常的做法是采用大量的人脸数据，把这些已经标注好的数据放到这个模型当中，然后告诉它哪一个人的照片跟另外一张是同一个人，通过不断的训练他就记住了人的特征。表现出来的就是学习模型当中的参数，最后固定好。当我们拿两张没有经过训练的图片输进去的时候，它也能够算出两张图片是一个人的概率。
三、自更新系统。
在人脸识别系统当中还有一个重要的部分，就是他能够自我更新自我学习，当他第1次判断出两张照片是同一个人之后，他会把这两张照片作为他的训练集更新自身模型当中的参数，这样它就相当于记住了这个人。以后这个人再来的话很快就判别出来。
人脸识别系统是近些年来深度学习和计算机科学发展的集大成者，其原理很复杂。
人脸识别是什么？
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。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
扩展资料：
好处：
1、安全
你还在担心自己的身份信息被盗用吗？人脸识别技术问世完全解决了这一问题，即使是别人拿到我们的个人信息也无法操作任何与自己的信息有关的事情，如果人脸识别不过关是无法操作的。这样一来在个人信息方面就有了较高的保障，人们也就可以放心使用人脸识别带来的便捷。
2、快速
人脸识别效率高于人工的3－5倍，现在很多超市都开通了人脸识别付款，只要自主扫描的产品就可以通过支付宝的人脸识别成功付款，这样既节省了人力资源也大大提高了办事效率。虽然现在在超市人工付款窗口要大于人脸识别窗口，但是在将来人脸识别一定会完全实现全面的应用。
参考资料来源：百度百科——人脸识别
什么是人脸识别系统
人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。2012年4月，铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统；可以对人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿， 人脸追踪侦测，自动调整影像放大。
什么是人脸识别系统？
人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像采集及检测
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面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：人脸检测在实际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。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
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