一、手机人脸识别怎么破
1.注入应用绕过活体检测：通过注入应用的方式来篡改程序，在注入过程中，他首先在程序中布置一个了断点，通过不断演示人脸识别流程来触发该断点，然后分析并修改程序储存的值，从而绕过所谓的活体检测功能，使用一张静态照片就可以通过人脸识别，来达到最终的绕过活体检测的效果。
2.视频攻击绕过活体检测:只需要安装一个能够将人脸照片制作成视频的手机软件，然后在朋友圈、个人空间等地方找到对方的一张正面照片，输入到软件中，就可以令其开口说话，所谓的活体检测也就不攻自破。
3. 三维建模绕过云端检测：通过网上下载的用来制作3D建模的软件，参照照片中的脸部特征，在短时间内就做出了对应的 3D 建模图像，人脸检测软件对比结果显示，这两个在短时间内制作出来的模型与原来照片的相似度分别高达 73.17 %和 86.71%，可以用来一般的人脸识别。
二、美咖相机VS美颜相机哪个好？
首先是美咖相机功能
【智能美容】超强照片后期功能全体验。美白、嫩肤、瘦脸、高鼻梁、大眼、袪黑眼圈、亮眼、微笑—全智能一键美化，想怎么调就怎么调。
【超强自拍】美颜，肌肤瞬间变得光滑白皙。塑形，脸蛋变得超乎完美(标准美人脸)，自拍融合自动美颜、塑形功能，让你美照人人夸。
【精致妆容】魅惑夜店妆，清新学生妆，气质职场妆，时尚明星妆，百变妆容，一键点击，想换就换。
【彩妆定制】美瞳、眼影、腮红、眼睫毛、眼线、口红 丰富模板，DIY出时尚个性的你。
【自由分享】照片支持一键分享到微信、微博、QQ空间等，让你实时分享自拍化妆乐趣给朋友。
接下来是美颜相机功能
【一键美颜】一键让用户的肌肤瞬间完美无暇!傻瓜式操作，七个美颜级别，量身打造美丽!
【效果出众】全自动磨皮、美白、降噪、瘦脸、美化眼睛，让你拥有嫩白肌肤、尖俏小v脸!
【人脸识别】通过智能的人脸识别技术和极速美颜算法，皮肤和头发细节完美呈现。
【高级美颜】
1、磨皮美白：让皮肤白皙透亮，自然收细毛孔;
2、祛斑祛痘：轻松点掉烦恼的痘痘，祛斑不留痕;
3、瘦脸瘦身：划指间，自然修容，优化脸型，强效击退双下巴，提拉紧致瘦身，让象腿变长腿、胖妞变超模;
4、祛黑眼圈：熬夜晚睡，也可以跟细纹、熊猫眼saygoodbye;
5、美化眼睛：让用户1秒拥有水灵灵的大眼睛;
6、亮眼：加亮眼部轮廓，让用户的眼睛明眸闪耀;
7、美颜特效：独家研发的多款细腻的人像特效，瞬间渗透，快速拥有惊艳面容。
三、人脸识别可以应用在哪些地方？
你好，人脸识别系统，可以广泛应用于公安、金融、机场、地铁、边防口岸等多个对人员身份进行自然比对识别的重要领域。
接下来，我会举例说明人脸识别的应用场景。
1.应用场景：身份证查验，确保真实证件
当前主要是通过扫描或者复印身份证信息，人工比对身份证照片。扫描或复印身份证只是作为备案，并不能有效核实身份证真伪。要确保是采用真实身份证办理业务，必须有某种技术手段对办事人提供的身份证进行查验。
2.应用场景：人脸与身份证匹配查验，确保人证合一
除了采用真实身份证办理业务外，人工核对相片往往因为身份证相片相对早期、当事人带墨镜、化妆、发型等根本无法有效核实。如果查问过多会让持证人员感到厌烦，容易产生一些不必要的摩擦。故在查验身份证的基础上，通过摄像机无接触自动捕获人脸影像，并自动与身份证里存储的影像信息比对，或者与后台更多的真实身份人脸比对，并以多种方式提醒窗口业务人员比对结果，确保持证人是本人持真实身份证办理业务。
3.应用场景：人脸证据保留，增强事后取证能力
由于身份证信息中的照片相对陈旧，除了将摄像机捕获的当时人脸与身份证存储的相片比对外，系统不断积累办理业务时的人脸捕获数据，在人脸匹配查验过程中，不仅能跟身份证中存储的照片信息比对，还能对历史人脸信息比对，确保在身份证中的照片相对陈旧时，有更加接近当前时间的人脸数据，提高比对精确度。同时每次办理业务留下的人脸数据，可作为出现业务异常时追溯的重要证据。
4.应用场景：支持未来刷脸办理业务
随着人脸识别技术的不断成熟，对于公共服务部门来讲，对客户的贴身服务至关重要，系统要支持未来直接刷脸办理业务。即对于部分业务，要支持未来在无需身份证信息的情况下，依然可以直接通过人脸识别身份信息，减少身份证查验、复印存档等环节，提高客户办理业务的便捷性，提高窗口办理业务的效率。
四、人脸识别技术需要用到GPU吗？
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面对识别。GPU最初能够发展起了，便是得益于其优秀的图像处理能力，而人脸识别正是要处理摄像头抓取下的人脸图像，而且GPU的强大计算能力则在人脸图像的匹配与识别这一块得到了充分的运用。思腾合力通过GPU高性能计算服务器，与诸如旷视科技以及格灵深瞳等新型企业的合作，进一步建立并完善深度学习技术研发、应用的生态系统，给科技创新带来的巨大增长潜力。