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非接觸智能卡控製器係統麵部特征點檢測

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非接觸智能卡控製器係統麵部特征點檢測

發布日期:2019-07-16 作者: 點擊:

  智能卡安全控製器經常遭受大量的黑客攻擊,最近,攻擊方法的巨大改進,宣布了以前許多設計聲稱其產品非常安全的說法的終結,對於原本設計具有很長設計壽命的用於護照之類的高安全性芯片來說,現在也不得不采取新的反製措施來應對.而需要接受廣泛的各種測試。

 對於非接觸卡應用水控機來說,則需要非常高級別的私密保護和數據保護,而特別設計的安全為控製器,則能夠滿足這類應用的私密保護和數據保護的高級需求。

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  從各類研討來看,人們對識別文件領域的芯片技術的應用的關注正在興起,但目前的絕大多數的討論焦點都集中在電子識別係統技術的實際應用上,不過,人們消費機還必須對一個不太容易看到的方麵(Up芯片技術本身)引起重視。

  對於用於像電子識別卡或護照這類的非接觸卡中的半導體芯片,必須設計有保護所存數據不被非法篡改的能力,黑客通過對芯片內部的數據進行操作來實現非法的篡改,當卡本身被篡改後.黑客能夠使內容符合某國的身份證信息售飯機,從而使得印刷信息和芯片內信息相一致,有些識別係統能夠實現鑒權功能,即閱讀設備能夠檢查身份證或護照的信息的完整性和真實性,甚至是反之亦然,這被稱作為互鑒權,對於這兩種應用,安全控製器對帶有用於檢查的單獨密鑰,但是.一旦這個密鑰被公開,安全也將不複存在,因此.這類芯水控器片還必須能夠保護其安全鑒權密鑰不被非法讀取。

  總之,芯片製造商的目標就是設計有效的,可測試並可鑒定的安全措施,以抵禦以下三大類的威脅:誤感應攻擊,物理攻擊和旁路通道攻擊。

  麵部特征點定位任務即根據輸入的人臉圖像,自動定位出麵部關鍵特征點,如眼睛,鼻尖,嘴角點,食堂打卡機眉毛以及人臉各部件輪廓點等。

  1,如何對人臉表觀圖像(輸入)建模。

  2,如何對人臉形狀(輸出)建模。

  3,如何建立人臉表觀圖像(模型)與人臉形狀(模型)的關聯。

  以往的研究工作也離不開這三個方麵。


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