1樓：
看樓上說人臉對抗工業界做的很 low
樓主感興趣的話可以來我司實習 （可恥的匿了
黑客如何用一副紙眼鏡，就「弄瞎」人臉識別演算法？
2樓：蒸餾Distil
都知道學術界距離工業界有很大距離, 那就按照工業界的標準推進咯...
準確率 99% 是測試集太簡單了, 工業界不都動輒看億分之一的誤報嘛, 這個時候你還有多少 Recall ? 這個測試集也不難建吧, 隨便從訓練集裡劃分出幾萬張圖和自己做個笛卡爾積就有那麼多負例了 .
訓練資料的話不是有 Celeb500k 這種 50萬人的資料集嗎 ? 洗一洗用起來不好嗎 ? Arcface 在幾萬人上天下第一, 50萬人總是有些新的花樣可以玩的吧 ?
總覺得這種 Open Set 的問題應該有比 Softmax 更好的解決方案...
所以應該是有的做的吧? 雖然對這個領域只是比較簡單地 survey 過... 其中的坑也不甚了解.
但是都說做到頭了有點太消極了吧. 人臉還是很難的任務, 要在乙個大城市裡做布控基本上現在的演算法還是完全做不到 ? 但是事在人為吧...
3樓：FY.Wei
1.解決人臉識別中的label noise問題。
2.解決人臉識別中的long tail問題。
3.解決domain adaption問題。比如rgb to ir。
4.模型加速永不停息。
5.GAN生成的人臉在人臉識別裡一直不work，這個可以做work嗎？
6. 人臉識別的攻擊和防禦問題。黑盒攻擊還有很強的地方可以做。
7.人臉識別獨有的backbone。
工業界玩法遠大於學術界，畢竟學術界還是資料集驅動。
隨著人臉生成技術的發展，基於人臉識別的身份驗證安全手段會越來越不安全嗎？
xyxyt 道高一尺魔高一丈，所有的技術都需要不斷改進，人臉識別也一樣。作業系統這麼多年了不還是會有黑客攻擊麼，但是大家還用的好好的。技術會不斷更新，把危險不斷降低 京東白條 其實在業內這個問題被關注已久，學術界的研究也一直在跟進。基於人臉識別的身份驗證安全手段，我們一般稱之為活體檢測和人臉防偽問題...
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