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非接触智能卡控制器系统面部特征点检测

发布日期:2019-07-13 作者: 点击:

  智能卡安全控制器经常遭受大量的黑客攻击,最近,攻击方法的巨大改进,宣布了以前许多设计声称其产品非常安全的说法的终结,对于原本设计具有很长设计寿命的用于护照之类的高安全性芯片来说,现在也不得不采取最新的反制措施来应对.而需要接受最广泛的各种测试。

  对于非接触卡应用水控机来说,则需要非常高级别的私密保护和数据保护,而特别设计的安全为控制器,则能够满足这类应用的私密保护和数据保护的高级需求。

  从各类研讨来看,人们对识别文件领域的芯片技术的应用的关注正在兴起,但目前的绝大多数的讨论焦点都集中在电子识别系统技术的实际应用上,不过,人们消费机还必须对一个不太容易看到的方面(Up芯片技术本身)引起重视。

  对于用于像电子识别卡或护照这类的非接触卡中的半导体芯片,必须设计有保护所存数据不被非法篡改的能力,黑客通过对芯片内部的数据进行操作来实现非法的篡改,当卡本身被篡改后.黑客能够使内容符合某国的身份证信息售饭机,从而使得印刷信息和芯片内信息相一致,有些识别系统能够实现鉴权功能,即阅读设备能够检查身份证或护照的信息的完整性和真实性,甚至是反之亦然,这被称作为互鉴权,对于这两种应用,安全控制器对带有用于检查的单独密钥,但是.一旦这个密钥被公开,安全也将不复存在,因此.这类芯水控器片还必须能够保护其安全鉴权密钥不被非法读取。

  总之,芯片制造商的目标就是设计有效的,可测试并可鉴定的安全措施,以抵御以下三大类的威胁:误感应攻击,物理攻击和旁路通道攻击。

  面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像,自动定位出面部关键特征点,如眼睛,鼻尖,嘴角点,食堂打卡机眉毛以及人脸各部件轮廓点等。

  1,如何对人脸表观图像(输入)建模。

  2,如何对人脸形状(输出)建模。

  3,如何建立人脸表观图像(模型)与人脸形状(模型)的关联。

  以往的研究工作也离不开这三个方面。

  人脸表观建模又可分为全局表观建模和局部表观建模,全局表观建模简单的说就是考虑如何建模整张人脸的表观信息,典型的方法有主动表观模型ActiveAppearanceModel(产生式模型)和BoostedAppearanceModel(判别式模型),对应的局部表观建模则是对局部区域的表观信息建模,包括颜色模型,投影模型,侧剖线模型等,食堂刷卡机。


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