对抗网络破坏人脸识别
多伦多大学的parham aarabi 和研究生avishek bose 5月31日在arxiv上提交了一篇，门禁系统安装，该演示了一种“对抗性训练”，建立起两种相互对抗的算法。
aarabi 和 bose 创建了两个神经网络，门禁系统，一个是识别人脸的网络，另一个是破坏其既定目标的神经网络。这两个网络互相学习，门禁系统什么牌子好，相互提升效果。其实就是当初对抗样本的原理，利用对抗原理，只要轻微改动几个关键像素的值，这样的改动对人类来说甚至无法察觉，但完全可以达到欺---神经网络的作用。
人脸识别中的人脸采集环节主要受到哪些因素的影响？
1：图像大小
人脸图像过小会影响识别效果，人脸图像过---影响识别速度。非人脸识别---头常见规定的小识别人脸像素为60*60或100*100以上。在规定的图像大小内，人脸门禁系统，算法更容易提升准确率和召回率。图像大小反映在实际应用场景就是人脸离---头的距离。
2：图像分辨率
越低的图像分辨率越难识别。图像大小综合图像分辨率，直接影响---头识别距离。现4k---头看清人脸的远距离是10米，7k---头是20米。
人脸识别有哪些优势？
非侵扰性
人脸识别无需干扰人们的正常行为就能较好地达到识别效果，无需---被识别者是否愿意将手放在指纹采集设备上，他们的眼睛是否能够对准虹膜扫描装置等等。只要在---机前自然地停留片刻，用户的身份就会被正确识别。
便捷性
采集设备简单，使用快捷。一般来说，常见的---头就可以用来进行人脸图像的采集， 不需---复杂的---设备。图像采集在数秒内即可完成。
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