---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式！一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片，轻松攻破两个约会软件，最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸，还绕开了人脸识别系统！ 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文，虽说是斯坦福CS236G的课程作业，不过论文中提出了一个非常有趣的思路，用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸，看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式！一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片，轻松攻破两个约会软件，最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸，还绕开了人脸识别系统！ 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文，虽说是斯坦福CS236G的课程作业，不过论文中提出了一个非常有趣的思路，用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸，看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信息都保留了下来，所以论文的结果
是不是足够可以以假乱真了！这样的视频用一款实时视频仿真软件 Face2Face 就可以达到，在软件中输入一个说话的人脸录像，通过算法生成对应的人脸模型，套用这个模型就可以创造 DeepFakes。最恐怖的是，这个逼真的效果看起来毫无违和感。
高真实感且精确可控的三维人脸建模是数字人构建中的重要问题之一。目前，使用现有的基于网格的人脸建模方法需要专业的人员使用复杂的软件并投入大量的时间和精力，且实现逼真的人脸渲染结果较为困难。
雷锋网按：本文根据旷视科技商业产品总监李晨光在高交会《读脸·对话——AI 技术风暴沙龙》的演讲内容整理而来，主要谈论人工智能如何商业化的问题。 人工智能如何商业化一向被人关注 “人工智能如何商业化”一
8月30日晚间，一个名为“ZAO”的APP一夜爆红，有的人尝鲜乐此不疲、有的人则对其中涉及到的隐私问题忧心忡忡。到了第二天，这个APP已经被推到了舆论的风口浪尖。
自 2018 年 12 月英伟达推出 StyleGAN 以来，合成人脸已经让人难以轻易分辨。特别是今年年初，英伟达开源了 StyleGAN 的代码，大量真假难辨的人脸被开发者「创造」出来。
过去，若是有大量的原始图像和增强图像，那么我们就可以用类似CNN的方法进行训练，来让图像变得更美。
大家知道，目前，人脸识别系统存在着争议。例如亚马逊此前因向执法机构出售人脸识别技术一事，登上了头条，遭到万人上书抨击。此外，国内外都有学校正在使用人脸识别摄像头，来监控学生。
导读：近日，测试人类分辨「AI 合成人脸」能力的一个网页吸引了大家的关注。在未看攻略前，你难以分辨真假。
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
来源：VICE 编译：李馨瑜、Aileen 还记得权力的游戏第八季么? Jon Snow也加入了千万骂编剧的粉丝的阵营，并且因此向粉丝道歉。 这个视频当然是假的，他嘴巴的移动方式看起来就很奇怪。 这是
本软件可以从 Basel Face Model 2017 里生成完全参数化的人脸，论文链接： https://arxiv.org/abs/1712.01619 根据开发者的需求，该软件可以控制人脸的姿
4 月 7 日，来自清华的 RealAI（瑞莱智慧）发布了 RealSafe 人工智能安全平台，随之推出的测试结果令人惊讶：通过平台对微软、亚马逊云服务的人脸比对演示平台进行测试显示，基于 RealSafe 平台生成的对抗样本「噪音」能够极大干扰两大主流人脸比对平台的识别结果。
---- 新智元报道 编辑：Joey 【新智元导读】近日，谷歌的一名软件工程师研发了一项AI人脸识别技术，可识别二战大屠杀时期的老照片中的人脸，以后找寻失散多年的亲人要成为现实了？ AI面部识别领域又开辟新业务了？ 这次，是鉴别二战时期老照片里的人脸图像。 近日，来自谷歌的一名软件工程师Daniel Patt 研发了一项名为N2N（Numbers to Names）的 AI人脸识别技术，它可识别二战前欧洲和大屠杀时期的照片，并将他们与现代的人们联系起来。 用AI寻找失散多年的亲人 2016
图片来源：https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2
如今，随着技术的不断进步，“变脸”技术不再是四川喜剧的“独门武功”。运用机器学习的方法，我们同样可以实现人脸“融合”。当然这里说的人脸融合指的是将两个人的人脸照片进行融合，至于融合的比例，要按照自己的喜好来定。人脸融合的效果我们先看视频。
上期我们讲到，在一对一直播软件开发过程中，关于音频前处理包含的项目。今天我们来接着聊聊，前处理的第二大项—视频前处理。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI Deepfake假头像又又又来了。 这一次扎堆“轰炸”的平台，换成了领英。 下面这个小姐姐，是不是乍看之下感觉普普通通，还很有亲和力。 但仔细端详一番，就会不断发现破绽。 比如，怎么只带了一个耳钉？背景画面为什么高糊？有的头发还融入了背景？ 而这样的头像不只是个例，是一堆！上千个的那种，全都是由AI合成。 从男到女、从老到少、不同肤色、发色……基本上能涵盖的都涵盖了。 他们成群出没的目的只有一个，为其背后的公司撒网式拉销售业务，一旦找到有意向客户，
英伟达近日提出的新一代 StyleGAN，通过对 StyleGAN 的生成效果分析，他们对不完美的工作设计了改进和优化方法，使得生成图片的质量和效果更上一层楼。
一个人脸喂养生成网站火了。这个网站可以生成随机人脸图像，这些人脸没有姓名，在现实世界中并不存在，而网站名就叫做 ThisPersonDoesNotExist.com。
导读：我们曾在《那个陪你聊微信、发自拍的妹子，可能不是人》中提到过跟你自动聊微信的机器人，在本文中我们会给你看更多类似案例。
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。
最近一段时间比较忙，很长时间没写博客了，思来想去还是要挤压时间继续写点东西做分享积累，日常工作中发现其实大部分的场景已经有了比较成熟的解决方案，平时多关注时下比较热门的项目，在遇到问题的时候有可能会碰到相关主题，直接拿来使用，今天就盘点下本周GitHub上最热门的10个项目,看看都有哪些值得关注的开源技术。
春节准备过完，OpenAI发布了震撼科技圈的文生视频模型Sora。它出圈的地方就在于，能够把原来生成的几秒视频硬生生拔高到可以生成1分钟左右的视频。
「人工智能也许会是人类的终结者」，闻名世界的理论物理学家霍金生前曾对人工智能技术抱有十分警惕的态度。
如今人脸识别系统已经广泛应用于我们的生活中，如数码相机、门禁系统、机场的安全设施 、桌面软件、互联网应用（如Facebook）等等[1]。然而今日的一则关于“高铁人脸识别抓逃犯”的新闻一出[2]，在评论中又引发了一阵阵怀疑。怀疑的中心问题在于，人脸识别系统真的能准确无误地在数以亿计的面孔中找出匹配的嫌疑人吗？ 降维：减少冗余信息 完整的人脸识别系统一般由多个模块组成，在进行人脸识别之前首先要进行人脸检测（即在一张完整的图片中探测到人脸区域），以及图片的预处理、归一化等步骤（例如自动把倾斜的照片摆正）。本文就
这是本文的下半部分，本文的上半部分以一个演示视频介绍了该人脸识别方案，并介绍了方案的软硬件环境和框架。
论文题目： Unpaired Image Enhancement——Featuring Reinforcement-Learning-Controlled Image Editing Software
在今年OPPO发布新款手机R15的同时，Polarr与OPPO新款手机一起发布了新软件泼辣相册SDK，这也成为手机智能相册的又一全新选择。 泼辣相册SDK是基于Polarr专有的智能算法开发，为用户提
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，还记得那位在中国向工程师们教授AI的美国老师Christopher Dossman吗？大数据文摘与他取得了联系，并且有幸邀请他开设了专栏。从本周起，由Chris精心打造的AI Scholar Weekly栏目终于要和大家见面了。
之前看过日本东京的BBT大学使用的「Newme」机器人代替学生参加毕业典礼，就问能不能来点儿阳间的东西？
近年来，人们对深度造假（deepfaking）既着迷又担忧。这项技术可以替换视频中的人脸，并利用机器学习使最终生成效果看起来非常逼真。
Python是一种计算机编程语言以及配套的软件工具和库。Python简单易学，代码十分简洁，它使用强制空白符作为缩进，这大大提高了Python的开发效率，使用Python能够在更短的时间内完成更多的工作。Python是一门开源的语言，并且Python还有许多强大的开源库，这些库使得Python无论是对云计算、大数据、还是人工智能，都有很强的支持能力。
哥伦比亚大学（Columbia Engineering）创意机器实验室（Creative Machines Lab）的研究人员一直对机器人与人类之间的互动感兴趣。
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
《中国新闻周刊》（记者：苑苏文） 李红（化名）万万没想到，诈骗人员从她的交通银行卡偷走近43万元，如入无人之境。 要想从交通银行卡中转账，需要用户在手机银行App上进行人脸识别，并进行短信验证。 李红陷入了诈骗分子的圈套，她的手机短信被拦截，手机号被设置了呼叫转移，令她的验证码落入他人手中，且无法接听银行的确认电话。 更严重的是，“人脸识别”被攻破了。 银行系统后台显示，在进行密码重置和大额转账时，“李红”进行了6次人脸识别比对，均显示“活检成功”。 那几次人脸识别并不是身在北京的李红本人操作，登录者的IP
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。
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
Hi，大家好。Python丰富的开发生态是它的一大优势，各种第三方库、框架和代码，都是前人造好的“轮子”，能够完成很多操作，让你的开发事半功倍。
随着AI技术的发展，越来越多的AI技术应用进入了我们的生活，而人脸识别也成为了最常见的技术应用之一，住酒店、坐飞机高铁、使用政务便民服务等场景中，都可以见到人脸识别的应用。 然而，在新技术带来方便的同时，安全风险也随之而来，不法分子开始利用AI深度伪造技术伪造视频进行传播，扰乱社会秩序；一些地方出现利用伪造视频、假体面具等攻击人脸识别技术的案例。 为把握当前世界网络传播与新技术融合发展方向，积极营造网信产业发展的良好环境，推动人脸识别等新技术在互联网信息行业发展和治理方面的应用，腾讯联合中国人工智能产业
可是两天后，情况变得不一样起来，罗辑开始发烧，到了夜里，病情更是急剧恶化，呕吐、吐血等等症状相继出现。
在进入正文之前，我们先想象一个场景：如果对象 A（正文中的 Jesse）在航空系统的禁飞名单中，因而无法通过机场的护照人脸识别系统，也从未提交过护照照片。那么有没有办法帮助 Jesse 顺利地通过护照人脸识别系统呢？
用机器学习合成人像照片，使照片中的人看起来更年轻或年老的方法已经屡见不鲜。不过据雷锋网消息，近日，来自法国Orange实验室的Enter Grigory Antipov和他的朋友们研发出一种更省时、合成结果更准确的方法 。 据雷锋网小编了解，该方法的工作原理是： 让两个深度学习机器同时工作。两个机器一个用来生成人脸，一个用来鉴别人脸。 而且两个机器会通过分析人脸图像，提前习得各年龄段人脸大概是什么样子的。 年龄段分类标准为：0-18, 19- 29, 30-39, 40-49, 50-59, 以及60岁
我使用的方法结合了之前两项研究。一是 Pumarola et al. 2018 年的 GANimation 论文《GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image》，我将其用于修改面部的特征（具体来说是闭上眼睛和嘴）。二是 Zhou et al. 2016 年根据外观流实现目标旋转的论文《View Synthesis by Appearance Flow》，我将其用于实现人脸的旋转。
换脸AI ZAO仍排在免费App下载排行榜第一名，但自8月31日上线以来，ZAO已经被负面评论淹没。与其说是一款“爆品”，ZAO更像一款“雷品”。
近年来，随着深度学习等技术的不断突破，生物识别技术发展迅速，如人脸识别、指纹识别、声纹识别及虹膜识别等，应用领域也较为广泛。作为新兴的生物特征识别技术——步态识别，也正逐渐走进人们的视野。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
