內蓋夫本古里安大學的一項新研究發現計算生成的化妝模式，可以繞過面部識別軟件。數字和物理應用的化妝可以欺騙部分面部識別系統，成功率高達98%。

據了解，在實驗中，研究人員將20名志愿者列入黑名單，方便系統標記身份，然后研究人員使用YouCam Makeup的自拍應用程序，根據面部可識別區域的熱圖，對面部圖像進行數字化成像。接著化妝師用化妝品在志愿者身上模擬數字化妝，測試目標模型在實際情況下的反應。

據悉，研究人員在一個模擬現實世界的場景中對這一技術進行測試。志愿者會走過配備了兩個攝像頭的走廊，評估系統會在此時進行識別。

該研究的主要作者、博士生尼贊·蓋坦表示：“我對這項研究的結果感到驚訝，化妝師只是依據圖像中的花樣，把它復制到人臉上。這種復制并不精確，但它仍然有效。”

值得一提的是，論文得出的結論是：“這一技術在FaceNet模型和LResNet模型上的數字實驗都取得了100%的成功。在物理實驗中，47.6%的參與者沒有化妝，33.7%的參與者沒有化妝。使用這種方法的人只在1.2%的幀中被識別出來。“

另外，論文還提到：“假如我們在一個黑箱場景中，那么我們就無法訪問目標FR模型、其架構和任何參數，因此，攻擊者的選擇是在被攝像機捕獲之前改變他/她的臉。”

有意思的是，研究人員并不是第一個用化妝品欺騙面部識別系統的人。

早在2010年，藝術家亞當·哈維的CV Dazzle項目就展示了一系列旨在挫敗算法的妝容，藝術家的靈感來自第一次世界大戰中海軍艦艇使用的“炫目”偽裝。

還有很多研究，在通過數字模擬來繞過面部識別系統，比如通過創建模仿他人的“主人臉”。這篇論文引用了一片內容為：可以在帽子上貼可打印的貼紙繞過面部識別系統，另一項研究則是打印眼鏡框。

雖然這些方法可能會在面部識別算法面前隱藏某人，但它們的副作用是讓你在人群中非常顯眼，比如你試圖去機場。

有關人士表示：”我通常不太相信現在的面部識別技術，這個領域有很多問題，但我認為這項技術正在變得越來越好。”

總結

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