这几年，中国城市化不断推进，城市化进程加快，中国居民生活水平得到提高。但是，人脸识别门禁系统，随着城市化的发展和城市人口的高度集中以及人员结构的复杂化，也对各个领域的安全问题构成了威胁。人脸识别技术基于对人脸特征的识别，可以准确判断人员身份。 随着生物识别技术的又一次突破性发展，人脸识别门禁一体机，人脸识别技术逐渐成为中国城市化进程中潜在问题的解决手段，城市化秩序得以保持，安全性得到提升。 
人脸识别的研究历史可以分为三个阶段。在阶段（1950s-1980s），人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题，主流技术基于人脸的几何结构特征。在第二阶段（1990s）人脸识别迅速发展，出现了很多经典的方法，例如Eigen Face，人脸识别门禁， Fisher Face和弹匹配，此时主流的技术路线为人脸表观建模。在第三阶段（1990s末期到现在），人脸识别的研究不断深入，研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题，主要包括以下四个方面的研究：1）提出不同的人脸空间模型，包括以线性判别分析为代表的线性建模方法，以Kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3D信息的3D人脸识别方法。2）深入分析和研究影响人脸识别的因素，包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face， LBP Face等）和深度学习方法。4）利用新的数据源，例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。
服务器交互过程攻击
很多APP或SDK在上传拍摄的照片时，明文传输，人脸识别门禁识别，且没有对图像数据进行签名，导致图像数据可以被截获篡改，有的在数据报文没有加入时间戳，可以通过重放数据报文的方式来实施。
在测试某款应用的过程中，甚至出现过这样的情况：本地上传人脸数据到服务器，服务器返回一个匹配度，本地通过匹配度来决定人脸识别是否通过，该应用没有对数据报文加签名，导致返回数据可以被轻松篡改，终绕过人脸检测。
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