“照片分享”是社交场景中比重很大的一部分，当然现在来看视频(特别是短视频)也变得越来越多，而照片又以人像为主，所以我们看到如QQ空间、微博、微信朋友圈里，自拍、合影占据着大量的版面。人脸相关的应用也越来越多：如相机中嵌入人脸检测，拍照时实时将人脸标注出来；又比如一些相册应用，能根据人脸识别进行照片分类；再比如支付宝的扫脸登录，将人脸作为个人身份ID。 这些应用都以人脸检测、人脸识别技术为基础，检测指将人脸定位出来，找到人脸所在位置，而识别则是匹配出这个人脸是谁，不过通常我们将这两项技术统称为人脸识别。随着深
人脸关键点检测是一个非常核心的算法业务，应用广泛。比如我们常用的换脸、换妆、人脸特效等2C应用中的功能，都需要先进行人脸关键点的检测，然后再进行其他的算法业务处理；在一些2B的业务场景中也都有涉及，如疲劳驾驶中对人脸姿态的估计，人脸识别前的人脸对齐等。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》就金融行业存在人脸安全风险进行了详细分析，并对在公共服务领域人脸安全的安全防护提出具体建议。
大部分检测假脸工作是在图片上进行的，而针对deepfake视频往往有很少检测方法。这个工作里我们提出了一种基于时间序列的处理方法，用于检测Deepfake视频。我们采用了CNN去提取帧级别的高维特征，并用这些高维特征训练RNN。我们展示了通过一个简单的架构也能在检测任务上达到不俗的效果。
2017年12月，一位名为“Deepfakes”的用户在全球流量排名第四的国际互联网社区“Reddit”上发布了一段好莱坞女星盖尔·加朵的伪造人脸视频，掀起了一阵轰动，这一事件作为开端，标志着人脸深度伪造技术的兴起，而该用户的用户名也被引用成为了这一类技术的代名词“Deepfake[1]”。 因此，Deepfake指代人脸的深度伪造，即将目标视频人物的脸替换成指定的原始视频人脸，或让目标人脸重演、模仿原始人脸的动作、表情等，从而制作出目标人脸的伪造视频。
今年7月份，两大银行接连爆出多名储户的数百万存款被异地“刷脸”盗取，引发全社会关注。其实，因人脸安全问题导致资金被盗、被贷款安全事件已不是新鲜事。
近日，顶象发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》对人脸安全事件、风险产生的原因进行了详细介绍及重点分析。
在 Python 中，可以使用 Unicode 字符范围来匹配中文字符，其中中文字符的 Unicode 范围是 "\u4e00-\u9fff"。我们可以使用正则表达式模式来匹配中文字符，并提取出来。
近两年来，Deepfakes让许多欧美明星吃尽了苦头，面对自己的头像被替换到各种视频中，却无能为力。
近日，警方通报了一起使用智能AI技术进行电信诈骗的案件。被骗者是福州市某科技公司法人代表郭先生，他通过微信视频接到自己好友的电话，对方佯装需要借用他公司账户走账，并通过智能AI换脸技术伪装成好友成功骗取了郭先生430万元。
作者：Haonan Qiu、Chaowei Xiao、Lei Yang、Xinchen Yan、Honglak Lee、Bo Li
在如何在小程序中实现文件上传下载文章中，我们介绍了小程序的上传基本使用教程，文末我们留下了一个引子。本文将介绍在小程序端，使用腾讯云云智AI应用服务来进行人脸识别检测分析，实现人脸识别等功能。
本文将介绍在小程序端，使用腾讯云云智AI应用服务来进行人脸识别检测分析，实现人脸识别等功能。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》就保险行业人脸安全事件进行了详细分析，并阐述了保险行业的人脸安全应用实践。
随着科技的快速发展，AI技术为各行各业注入新的生命力，成为公众日常使用的技术之一。尤其是在泛娱乐领域，AI为视频编辑、互动营销、视频直播等场景赋予了更多样、更有趣的互动玩法，就连横空出世的“虚拟偶像”，也有AI的身影。 新奇的AI玩法体验，能让用户产生更浓厚的兴趣，也让品牌与用户之间的连接更为紧密。像曾红极一时的军装照、云毕业照、明星合影等爆款互动玩法的背后，就有腾讯云泛娱乐AI技术的支持。 那在AI+泛娱乐盛行的当下，企业该如何用AI打造一款爆款活动呢？ 5月26日，腾讯云AI高级产品经理、泛娱乐AI产品
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 没想到，AI换脸又双叒一次惊到我们了。 于正用了它，直接到达颜值巅峰。 这挺拔的身姿、帅气的步伐，尤其是融合度极高的脸。 加上于正配文称“剪个短发你觉得如何？” 让网友一度以为于正成功逆袭了！ 你以为这就很强了？ NO、NO、NO，更惊艳的还在后面。 汪东城用了这个特效，直接化身大美女： 既保留了本人五官上的特点，同时又毫无违和感 让人不禁想喊一句：东姐你好。 这就是最近在抖音上火起来的AI特效。 它可以提供视频模板把你的脸换到各种场景之中，
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】为了应对多模态假新闻，本文提出检测并定位多模态媒体篡改任务（DGM）。与现有的单模态DeepFake检测任务相比，DGM不仅判断输入图像-文本对的真假，也尝试定位篡改内容（例如图像篡改区域和文本篡改单词）。 由于如Stable Diffusion等视觉生成模型的快速发展，高保真度的人脸图片可以自动化地伪造，制造越来越严重的DeepFake问题。 随着如ChatGPT等大型语言模型的出现，大量假本文也可以容易地生成并恶意地传播虚假信息。 为此，一系列单
场所码、电子哨兵、人脸识别的健康码门禁，疫情常态化下，众多专业的工具被广为所知。通过人脸识别或健康码识别，完成核验身份信息、人像的比对，查验健康码、核酸检测时效、行程以及体温等多项防疫信息数据，同时与智能通道闸机、门禁联动管控。绿码通行、红黄码及信息异常报警，这种无人值守、非接触式的智能设施，实现体温、健康防疫信息快速检测的同时，有效提高卡口管理工作效率，避免人员聚集，为织密筑牢疫情防控智慧网，持续做好防疫卡点提供重要支撑。
对抗机器学习，是一种利用对抗博弈思想的机器学习技术，通过在Google Trends上对“对抗机器学习”进行检索发现，该领域检索热度逐年上升。
人脸识别技术是基于人面部特征数据进行身份识别的一项生物特征识别技术。随着大数据、人工智能、云计算、5G等技术迅猛发展，人脸识别技术获得了广泛应用空间。手机解锁、身份验证、上班打卡等，人脸识别技术在金融、医疗、安检、支付、文娱等诸多领域得到普及，这为数字经济社会发展和人们日常生活带来了新机遇。带来便捷的同时，各类风险隐患层出不穷。2021年央视“3·15”晚会
AI是今年一个大热的话题，各种AI的应用也越来越多，关注的人也越来越多，让AI来助力各行各业。AI实现视频换脸的方案也越来越多，所以博主挑了其中一个方向来学习，介绍。博主选择的是 faceswap，一个开源的视频换脸模型。
今天给大家解读的是最近一篇关于Deepfake检测的论文，出自阿里巴巴，小米AI lab联合出品的FakeSpotter，由于以往的Deepfake检测网络鲁棒性并不高，这篇文章探讨一个更简单的方式，增强网络的鲁棒性。
据凤凰网科技报道，某大型行的人脸识别系统存在漏洞，造成6名储户百万元现金被异地盗取。受害人表示，远在异地的犯罪分子，7次通过了银行的人脸识别，6次通过活检，一次都没识别出来犯罪分子使用的是假人脸。
百度工程师用 PaddlePaddle 训练出一套模型，能够对吸烟人群进行识别和适当提示。当摄像头捕捉到正在吸烟的同学，就会投射到大屏幕上。图为李彦宏和某个员工的对话，对话员工的头像正是周围某个吸烟员工的「吸烟照」，而且其面部用表情包替换了。
人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。目前已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域，但方便的同时也带来了一些问题，易获取，使得人脸容易被一些人用照片、视频等方式进行复制，从而达到窃取盗用信息的目的。为了保障信息安全，人脸识别技术责无旁贷，而抗攻击，是其研究中必不可少的一环，其中，人脸活体检测就是技术的核心了。
目前，深度学习的发展使人脸识别技术的性能有了质的提升，其具有自然、直观、易用等优点, 已广泛应用于智能安防、公安刑侦、金融社保、智能家居、电子商务、人脸娱乐、医疗教育等领域, 应用场景丰富, 应用市场潜力巨大。然而, 人脸识别技术的广泛应用亦使得人脸识别技术的安全性问题日益凸显，传统的人脸识别研究专注于整体识别性能的提升, 并不判断当前获取的人脸图像是来自活体人脸还是假体人脸。若不法分子利用传统人脸识别技术的这个安全性隐患, 使用假体人脸成功冒用合法用户身份, 从短期来看, 侵犯了合法用户的权益, 较大可能造成生命财产损失; 从长远来看, 亦会影响人脸识别技术的进一步广泛深入应用。因此, 如何准确识别活体人脸与假体人脸, 保障人脸识别技术的安全性成为一个亟待解决的问题。因此，人脸活体检测研究具有非常重要的应用价值。
最近玄幻网剧《三千鸦杀》AI 换脸的五毛特效吸引了一波吃瓜群众。经过 AI 换脸处理后的剧中角色——面部扭曲、表情生硬、脖子和头颜色完全分离。曾经红遍大江南北的「AI 换脸」为何在该剧中表现得如此不如人意。 2017 年，AI 换脸技术「DeepFakes」在国外兴起，通过一款简单的教程，即便是技术小白也能将明星或熟悉人的脸替换到影视作品中。 2019 年，B 站 up 主「换脸哥」将《射雕英雄传》中朱茵的脸替换成杨幂，ZAO App Store 一夜之间刷爆朋友圈，换脸潮流蔓至国内，与之相对应的黑产
随着大数据时代的到来，个人信息安全问题日益严峻，基于图像处理的人脸识别和检测技术得到了广泛的应用。然而，目前人脸检测技术都是针对数量较小的人脸图像，随着大数据概念的深入，图像大数据处理将对人脸识别技术提出更高要求。在最原始的基于人脸识别系统中，基于当前拍摄的人脸照片与预先存储的人脸照片之间的比对，来进行身份验证。然而，当将被仿冒者本人的照片置于这种基于人脸照片比对的身份验证系统中的摄像头前时，这种基于人脸照片比对的身份验证系统可能通过用户身份验证。换言之，恶意用户可以使用被仿冒者的照片来进行恶意攻击(即，照片攻击)，这种基于人脸照片比对的人脸识别系统不能抵抗照片攻击。于是，人脸活体检测技术应运而生。
前言 前一段时间用于人物换脸的deepfake火爆了朋友圈，早些时候Cycle GAN就可以轻松完成换脸任务，其实换脸是计算机视觉常见的领域，比如Cycle GAN ，3dmm，以及下文引用的论文均可以使用算法实现换脸(一定程度上能模仿表情)，而不需要使用PS等软件手工换脸（表情僵硬，不符合视频上下文），只能说deepfake用一个博取眼球的角度切入了换脸算法，所以一开始我并没有太过关注这方面，以为是Cycle GAN干的，后来隐约觉得不对劲，因为GAN系列确实在image to image领域有着非凡的成
人脸识别成了近年火热的人工智能落地方向之一。简单地看来，人脸识别是一个验证身份的过程，所以后跟个人身份证打通也是理所应当。要判断画面上呈现的是不是一个真的人脸，途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸，光靠一个二维的模式识别，或者人脸特征点的对齐都是远远不够的，存在一定的局限性。
本文由图普科技编译自 Exploring DeepFakes。 2017年12月，一个名为“DeepFakes”的用户在Reddit上发布了一个“假视频”，视频中的艺人其实是后期加上的，但是看起来几乎毫无破绽。他利用了深度学习和AI新技术，在成人电影中把演员的脸替换成某个艺人的脸，从而制作成了这个看上去以假乱真的视频。 从视频发布以后的好几个星期，网络上不断有人发表文章和报道，抨击这一“换脸”技术，称这种技术将会对社会产生很多负面的影响。比如说，这个“换脸”技术会给很多无辜清白的人（像那些无故出现在成人电影
本文由图普科技编译自 Exploring DeepFakes。 相关文章：AI 换脸技术——DeepFakes 概述（一） DeepFakes的“短板” 尽管DeepFakes所呈现出的结果让人很惊讶，但就现在来说，它的局限性还是很明显的： 首先，DeepFakes算法只有在拥有大量目标图片作为数据的情况下才能达到相对较好的效果。如果要用另外一个人的脸替换视频中的脸，那么你需要300到2000张这个人的人脸图片。所需图片的数量取决于人脸的变化程度，以及它们与原始视频的匹配程度。因此视频换脸比较适用于艺人，或
人脸识别是一项热门的 计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对 生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。与其他生物识别技术相比较，人脸识别具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面，目前人脸识别技术已经应用到门禁考勤，访客管理，巡更、会议签到、身份核验等场所。
Niko说，他在Dlib库68个关键点的基础上加了13个，把前额也包含在追踪范围里。
人脸识别技术是近年来出现的一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物特征识别技术。与其他生物识别技术相比较，人脸识别具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面，目前人脸识别技术已经应用到门禁考勤，访客管理，巡更、会议签到、身份核验等场所。
第十五--二十一行： 进行人脸切分，在上部分识别眼睛；人脸下部分识别嘴的预处理
在生物识别系统中，为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。一般生物特征的活体检测技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，人脸活体检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息，活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特性等。
代码说明： 1，在yolov5的检测基础上，加上关键点回归分支，请先下载yolov5的工程：https://github.com/ultralytics/yolov5 2，detect_one.py是单张图片的测试代码， 基于部分wideface训练的模型，稍后在百度云公开。 代码 获取方式： 分享本文到朋友圈 关注微信公众号 datayx 然后回复 人脸 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech 主要修改代码部分： (1)hyp.scatch.yaml中增加关键点
“某男子9秒被骗245万元”、“某老板10分钟被骗430万元”、“AI换脸不雅视频敲诈勒索”等案例相继出现。
近年来随着机器学习等技术的发展，人工智能在图像识别、语音处理等方面的能力不断增强、应用范围不断扩大，这极大的方便了人们的生活。然而随之带来的安全问题也变得越来越不可忽视。
针对近日接连爆出银行储户存款被“刷脸”盗走事件，顶象防御云业务安全情报中心复盘了整个流程：黑灰产首先窃取储户信息，然后制作一个山寨的银行App，诱导储户下载后，再利用劫持摄像头、替换人脸数据等方式登录储户账号，并使用利用劫持手段获取储户的短信验证，最后完成储户资金的的盗取。
这是阿里智能计算研究院提出的ReplaceAnything。继Animate Anyone之后，阿里新框架再次引爆社区。
如果熬夜有段位，你是那一段？ 在澎湃新闻一份统计「凌晨3点不睡觉」的搜索报告中显示：一线城市的人担心没有工作，其他城市的人担心没有生活。熬着最深的夜，烦恼的事情可能不太一样。 在一线城市，凌晨3点还没入睡的青年男女们有自己独特的烦恼——熬夜工作。特别是从事市场营销、传播推广相关行业的，熬夜面临的烦恼来自于：“我明早要汇报的PPT”、“没有太多预算的项目却要格调拉满”和“改了N版，还是第一版idea好的甲方”。 从传统营销到数字营销，想创意和能熬夜似乎已经成了营销人的常态。但当创意开始枯竭，当流量获取越
前一段时间用于人物换脸的deepfake火爆了朋友圈，早些时候Cycle GAN就可以轻松完成换脸任务，其实换脸是计算机视觉常见的领域，比如Cycle GAN ，3dmm，以及下文引用的论文均可以使用算法实现换脸(一定程度上能模仿表情)，而不需要使用PS等软件手工换脸（表情僵硬，不符合视频上下文），只能说deepfake用一个博取眼球的角度切入了换脸算法，所以一开始我并没有太过关注这方面，以为是Cycle GAN干的，后来隐约觉得不对劲，因为GAN系列确实在image to image领域有着非凡的成绩，但GAN的训练是出了名的不稳定，而且收敛时间长，某些特定的数据集时不时需要有些trick，才能保证效果。但deepfake似乎可以无痛的在各个数据集里跑，深入阅读开源代码后(https://github.com/deepfakes/faceswap)，发现这东西很多值得一说的地方和优化的空间才有了这一篇文章。 本文主要包括以下几方面： １.解读deepfake的model和预处理与后处理的算法以引用论文。（目前大多文章只是介绍了其中的神经网络，然而这个项目并不是单纯的end-to-end的输出，所以本文还会涉及其他CV的算法以及deepfake的介绍）。 ２.引入肤色检测算法，提升换脸的视觉效果。
上一篇简单整理了下人脸识别的相关基础知识，这一篇将着重介绍利用pencv（2.4.9）已有的模型进行分类器训练。 一、关于ORL人脸数据库 ORL是一个40个人，每人采取10张人脸头像构成的一个人脸
翻译 | AI 科技大本营（公众号ID：rgznai100） 参与 | 张建军 编辑 | Leo 【AI 科技大本营按】：很多喜欢踢足球的朋友都爱玩 FIFA 系列游戏，尽管游戏中的人物面部特征已经十分逼真，但我们依然能够区分出这不是一张真的人脸。本文作者通过 Deepfakes 算法来实现游戏人脸从逼真到真实的跨越，也许，这个技术将改变游戏开发产业！ C 罗脸部图像对比，左边是 FIFA 18 中的图像，右边图像是由一个深度神经网络生成的 游戏工作室花费了数百万美元和数千小时来设计游戏图像，尽可能
标题：Photorealistic Audio-driven Video Portraits
通知：这篇推文有10篇论文速递信息，涉及人脸表情识别、人脸替换、3D人脸重建、Re-ID、目标检测和目标跟踪等方向 Note：最近一直有童鞋私聊问我，有没有相关的讨论群，于是今天我新建了CVer微信讨论群。愿意加入群聊的童鞋请下拉至文末，扫码进群，谢谢 往期回顾 [计算机视觉] 入门学习资料 [计算机视觉论文速递] 2018-03-16 [计算机视觉论文速递] 2018-03-14 人脸 [1]《Deep Structure Inference Network for Facial Action Un
这是关于人脸的第②篇原创！（源码在第三篇） 上一篇简单整理了下人脸识别的相关基础知识，这一篇将着重介绍利用pencv（2.4.9）已有的模型进行分类器训练。 一、关于ORL人脸数据库 ORL是一个
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