服務器交互過程攻擊

很多APP或SDK在上傳拍攝的照片時，明文傳輸，且沒有對圖像數據進行簽名，導致圖像數據可以被截獲篡改，人臉識別門禁，有的在數據報文沒有加入時間戳，小區(qū)人臉識別門禁，可以通過重放數據報文的方式來實施。

在測試某款應用的過程中，甚至出現過這樣的情況：本地上傳人臉數據到服務器，服務器返回一個匹配度，本地通過匹配度來決定人臉識別是否通過，該應用沒有對數據報文加簽名，導致返回數據可以被輕松篡改，終繞過人臉檢測。

人臉識別中的人臉采集環(huán)節(jié)主要受到哪些因素的影響？

1：圖像大小

人臉圖像過小會影響識別效果，人臉圖像過大會影響識別速度。非人臉識別攝像頭常見規(guī)定的小識別人臉像素為60*60或100*100以上。在規(guī)定的圖像大小內，人臉識別門禁機，算法更容易提升準確率和召回率。圖像大小反映在實際應用場景就是人臉離攝像頭的距離。

2：圖像分辨率

越低的圖像分辨率越難識別。圖像大小綜合圖像分辨率，直接影響攝像頭識別距離?，F4K攝像頭看清人臉的遠距離是10米，7K攝像頭是20米。

人臉識別中的人臉采集環(huán)節(jié)主要受到哪些因素的影響？

遮擋程度

五官無遮擋、臉部邊緣清晰的圖像為。而在實際場景中，人臉識別門禁價格，很多人臉都會被帽子、眼鏡、口罩等遮擋物遮擋，這部分數據需要根據算法要求決定是否留用訓練。

采集角度

人臉相對于攝像頭角度為正臉。但實際場景中往往很難抓拍正臉。因此算法模型需訓練包含左右側人臉、上下側人臉的數據。工業(yè)施工上攝像頭安置的角度，需滿足人臉與攝像頭構成的角度在算法識別范圍內的要求。

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