据外媒,近日以色列特拉维夫大学研究人员使用图像生成系统StyleGAN生成假的人脸图像,然后通过算法和分类器对比筛选出与真实人脸相似度最高的图像,最终获得9张“万能人脸”图像。所谓“万能人脸”,即是指能够骗过人脸识别系统的万能“假人脸”。

目前该研究成果已提交至论文预印本发布平台arXiv上。研究课题为《Generating Master Faces for Dictionary Attacks with a Network-Assisted Latent Space Evolution》,根据论文内容,研究人员从“万能指纹”研究中获得了灵感,基于此灵感,他们开发了一种“万能人脸”来绕过人脸识别软件

根据论文,研究人员首先使用人工智能领域广泛使用的生成模型StyleGAN,来进行“万能人脸”的制作。之后使用算法和神经网络来优化,并以此来推断哪些人脸是交叉身份认证的最佳候选选项。使用算法和分类器将每一个系统输出的虚假人脸与数据库中的人脸数据进行比较,并给出平均集覆盖率,同时保留分数较高的人脸,而通过比较得到的分数会用于训练进化算法,帮助研究人员使用StyleGAN,创建出越来越多看起来像数据集中真实存在的人脸图像。最终得到这九张万能人脸。

通过与三种不同的深度人脸识别系统进行测试,9张“万能人脸”覆盖了这三种人脸识别系统中42%-64%的数据集,也就是说9张“万能人脸”可以通过这些人脸识别系统中42%-64%的身份验证。

而这样的研究成果也不免让人担心人脸识别系统的安全性。

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据外媒,近日以色列特拉维夫大学研究人员使用图像生成系统StyleGAN生成假的人脸图像,然后通过算法和分类器对比筛选出与真实人脸相似度最高的图像,最终获得9张“万能人脸”图像。所谓“万能人脸”,即是指能够骗过人脸识别系统的万能“假人脸”。目前该研究成果已提交至…

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