基于改进的MobileNet的移动端人脸反欺诈

文章研究提出基于改进的MobileNet开展人脸反欺诈的方法,能够有效区分真实人脸和虚假人脸,发现人脸识别中的展示攻击现象。在人脸反欺诈公开数据集中验证可知,在本研究所实现的深度学习模型其所需要的判断时间不显著增加的情况下,指标明显提升,更加适合部署在硬件性能有限的移动端设备中。

基于网络日志的用户行为检测和画像构建技术

针对现代互联网环境下,网络日志规模急速扩张,可挖掘内容极为丰富的现状,梳理国内基于网络日志的用户行为检测和用户画像领域的主要文献及工作。简要叙述上述两个领域的基本理论,并以公安工作、电子商务、医疗健康、旅游行业和图书馆业这五个行业中的案例来总结上述两个领域内的主要应用。对网络日志进行挖掘可以极大地提升用户体验,但也要正视其在隐私保护方面的缺失。