产品优势 检测用例无害化处理 所有的安全检测用例都经过无害化处理,只发现问题,不会对客户业务造成影响。 规则策略准确有效 安全检测服务经过百度多项业务进行实地测试多年,规则策略准确有效,漏洞覆盖率和找出率好。 系统信息画像 通过安全检测确认客户的系统信息画像,有针对性的对弱点进行检测。 事件可追溯 完整的记录漏洞的各项信息元素,附带修复方案,方便客户了解和修复问题。
人脸搜索API :在一个已知身份的人脸集合中找到相似的人脸,返回内容为人脸集合中每一张脸与目标人脸的相似度分值,找出目标人脸是否属于哪一个已知身份的用户。在此接口中可以使用质量控制参数、活体控制参数进行图片质量检测和活体检测。 人脸检测API :分析并定位图片中的人脸及位置,是人脸识别技术的第一步分析内容,此接口还可以用于分析人脸图片的质量,如完整度、角度、光照等。
真值检测操作符 描述 此操作符只限于使用检测是否为 TRUE,FALSE 或 NULL。 操作符介绍 操作符 作用 示例 IS [ NOT ] TRUE 检测 x 是否为 TRUE。当 x 为 TRUE 时,返回 TRUE [FALSE]。否则返回 FALSE[TRUE] SELECT 1 IS NOT TRUE IS [ NOT ] FALSE 检测 x 是否为 FALSE。
目前,口罩检测能力已覆盖全产品形态,即日起面向大众开放使用,助力疫情防控,保障复工复产复学的有序开展。 人脸口罩检测与识别能力主要有两方面,即 口罩检测 和 戴口罩人脸识别 。 1.1 口罩检测: 口罩检测: 用于对用户是否佩戴口罩这一属性进行判断和分类。该能力适用于需要通过是否佩戴口罩这个属性来对人群进行分类管控的应用场景,如:机场、车站、医院、商超等大型公共场所。
人脸质量检测 :判断人脸的遮挡、光照、模糊度、完整度等质量信息。可用于判断上传的人脸是否符合标准。 基于图片的活体检测 :基于单张图片,判断图片中的人脸是否为二次翻拍(举例:如用户A用手机拍摄了一张包含人脸的图片一,用户B翻拍了图片一得到了图片二,并用图片二伪造成用户A去进行识别操作,这种情况普遍发生在金融开户、实名认证等环节)。
离线RGB可见光活体检测 针对视频流/图片,通过采集人像的破绽(摩尔纹、成像畸形等)来判断目标对象是否为活体,可有效防止屏幕二次翻拍等作弊攻击,可使用单张或多张判断逻辑。 离线NIR近红外活体检测 针对视频流/图片,利用近红外成像原理,实现夜间或无自然光条件下的活体判断。其成像特点(如屏幕无法成像,不同材质反射率不同等)可以实现高鲁棒性的活体判断。
活体检测 活体基础原理 RGB可见光活体:主要基于图片破绽,判断目标对象是否为活体。例如图像中的屏幕反光、成像畸形等,最主要的应用情形为屏幕的二次翻拍等攻击防御。此种活体对于待检测图片的要求,主要需要满足画面中除了人脸以外,要尽可能保留一些背景内容,用于查找破绽,通常建议人脸与屏幕的长宽比为1:3。
人脸检测:分析并定位图片中的人脸及位置,是人脸识别技术的第一步分析内容。 人脸1:1:目标分析人脸与已知身份人脸进行比对,对比两个图片中的人脸的相似度,根据分值判断两张人脸是否为同一人。 人脸1:N:在一个已知身份的人脸集合中找到相似的人脸,返回内容为人脸集合中每一张脸与目标人脸的相似度分值,找出目标人脸是否属于哪一个已知身份的用户。
静默活体检测(实时检测): 针对视频流/图片,通过采集人像的破绽(摩尔纹、成像畸形等)来判断目标对象是否为活体,可有效防止屏幕二次翻拍等作弊攻击,可使用单张或多张判断逻辑。 非实时活体检测(录制视频): 拍摄人脸图片/视频上传至云端接口进行核验,支持图片、静默、语音、动作等多种活体检测形式。
活体检测 活体基础原理 RGB可见光活体:主要基于图片破绽,判断目标对象是否为活体。例如图像中的屏幕反光、成像畸形等,最主要的应用情形为屏幕的二次翻拍等攻击防御。此种活体对于待检测图片的要求,主要需要满足画面中除了人脸以外,要尽可能保留一些背景内容,用于查找破绽,通常建议人脸与屏幕的长宽比为1:3。