所以上一节描述WGAN网络时，算法作者想不到好的办法让构造的网络满足这个条件，于是”拍脑袋“想出了将网络内部参数的数值全部剪切到(-1,1)之间，这也是造成网络生成图像质量不好的原因。...如果把函数f看做鉴别者网络，把输入的参数x看做是输入网络的图片，那么需要网络对所有输入图片求导后，所得结果求模后不大于1.这里需要进一步解释的是，由于图片含有多个像素点，如果把每一个像素点的值都看成是输入网络的参数..., image_batch): ''' 训练鉴别师网络，它的训练分两步骤，首先是输入正确图片，让网络有识别正确图片的能力。...然后使用生成者网络构造图片，并告知鉴别师网络图片为假，让网络具有识别生成者网络伪造图片的能力 ''' with tf.GradientTape(persistent=True...可以看到网络生成的人脸图像非常细腻生动，虽然有些人脸图像不够清楚，但绝大多数人脸图像，例如第一行第一章人脸图像，你很难想象它是由神经网络生成的虚拟人脸图像，因为它太逼真了。
双11、618，血拼之后的网友们纷纷表示要剁手，但是，当下仅剁手已不足以解决问题了，传统的刷卡模式已经转变为了“刷脸模式”…… 本文就来聊聊MasterCard公司新推出的支付技术——生物识别技术。...该技术会应用在一个新的移动APP中：当用户选择好商品进入支付系统时，它会要求你拍一张自拍照进行验证，是不是感觉比记住密码还要省事呢。...除此之外，MasterCard还和两个银行合作，目前还不清楚哪家银行的客户能体验到这一技术。 MasterCard移动应用程序的使用方法 用户需要下载MasterCard应用程序才能使用该功能。...相反，如果你选择了人脸识别，就需要盯着手机摄像头，眨下眼睛，然后交易就可认证通过。 值得夸赞的是眨眼功能，这样一来，即使不法者拿受害者的照片进行支付认证，也是徒劳无功的，因为图片不会眨眼。...然而人脸识别技术真的如媒体夸赞的那般吗？ 人脸识别技术相对于传统的密码、扫码、当面付来说，精确率较低。
人脸图像质量判断 客户端和服务器端均应具备人脸采集样本质量判断的能力，质量判断应至少包括以下几个方面： 人脸图片的模糊程度； 人脸图片的明暗程度； 人脸图片的人脸角度； 人脸图片的完整程度...一次性鉴别机制 应防止与人脸识别身份鉴别有关的鉴别数据的重用。...人脸图像质量判断 客户端和服务器端均应具备人脸质量判断的能力，质量判断应至少包括以下几个方面： 人脸图片的模糊程度； 人脸图片的明暗程度； 人脸图片的人脸角度； 人脸图片中人脸的大小...； 人脸图片的完整程度。...根据比对阈值输出人脸识别判定； 人脸辨识后应清除残留信息。 一次性鉴别机制 应防止与人脸识别身份鉴别有关的鉴别数据的重用。
简介 这篇论文提出了一个用来进行人脸修复的深度生成模型，如下图所示，针对一副面部图片中的缺失区域，这个模型可以直接修复人脸。 ?...与之前很多其他工作不同，针对人脸修复任务，这篇论文的作者同时使用了两个鉴别器来构建整个模型，因此不论是局部图像还是整个图像，看上去都更加逼真。 2. 方法 2.1 模型结构 ?...语义解析网络用于改进上述生成对抗网络生成的图片，语义解析网络是基于论文《使用全连接卷积编码-解码网络进行物体轮廓检测》，因为这种网络能够提取到图像的高水平特征。...实验结果 正如本文第一张图像所示，生成人脸修复算法有着非常好的结果。图 7 展示了这个模型对不同种类的遮盖有着很好的鲁棒性，它和现实应用非常接近。无论什么形状的遮盖，网络都能生成令人满意的结果。 ?...结论 这个基于生成对抗网络的模型具有两个鉴别器和一个语义正则化网络，能够处理人脸修复任务。它能够在随机噪声中成功地合成缺失的人脸部分。 6.
（以及，你知道哪家妹纸最多吗？） 表急，量子位这就给大家送上特别策划的“跳槽指南”系列真题第二弹。帮你检查自身CV技能如何，也帮你挑选更爱哪家公司。 下面，答题开始。...2017年COCO比赛中哪家公司力压劲敌，拿了最多冠军？...2011年带头发起的“视觉与学习青年学者研讨会”，VALSE，是CV圈内公认的规格高、口碑好的学术活动。 点击空白处查看答案 赵京雷，阅面科技CEO。...论文地址： https://arxiv.org/abs/1608.06993 03 没有双摄像头，如何拍出背景虚化的人像？...首先生成HDR+图片，然后用TensorFlow训练了一个神经网络，负责分辨照片中哪些像素属于前景（通常为人物）、哪些属于背景。
通过实验，证实了CGAN可以有效地根据输入标签生成人脸图像样本。 材料和方法 CGAN由三种神经网络结构组成，发生器/解码器，鉴别器和分类器/编码器。图1中描述了这种CGAN的架构。...结果和讨论 使用CelebA数据库生成多标签的名人人脸图片样本 通过想发生器输入多个标签，CGAN可以生成多标签样本。CelebA数据库由多个标签的图片构成。...从图中可以看出CGAN生成的人脸图片比条件GAN更契合输入标签。例如，使用“Arched Eyebrow”标签时，CGAN生成的图片全部符合这个标签的特征，而条件GAN则有偏差。...结论 这篇论文提出了一种新的生成网络模型，即CGAN，这种模型可以控制生成的图片样本。CGAN包含三个模块，发生器/解码器，鉴别器和分类器/编码器。...通过实验，作者证实了CGAN可以生成具有多个标签的人脸图片。同时，这种控制有效性也可以对生成对抗网络的研究带来一些重要的提升。
X中就是我们希望训练出的模型能够生成的目标类型图片集，比如都是各种人脸图片，那么训练过程中D就会不断判断G生成的图片和真实人脸图片谁才是真的，刚开始G生成的图片比较不知所云，所以可以判断，慢慢地G会随着...D的反馈越来越优秀，生成的图片越来越像人脸，从而能以假乱真，影响D的判断，而D也在不断地成长，越来越火眼金睛，从而能识别出G的图片是假的，由于做对比的是各种人脸图片呢，所以G为了骗过D，也会生成类似的人脸...前面说了我们的输入可以改成图片，这里我们的目的是把一匹马转换成一批斑马，现在输入一张马的图片到生成器，结果给到鉴别器，鉴别器从真实的斑马数据集中取照片，和生成的斑马做比较判断，这是第一个GAN结构。...另一个GAN结构，输入一个斑马图片到另一个生成器（这个生成器的训练目的是把斑马转化成马），生成的结果马图片输入到另一个鉴别器，该鉴别器从真实的马数据集中取照片，和生成的马做比较判断。...同时，为了防止模型坍塌，也就是防止生成器为了骗过鉴别器，将所有输入的图片都生成同一张最以假乱真的图片，这就失去了意义，因为没有保持原图片的特征。
例如，对于人脸属性篡改任务，我们想要给人脸加上刘海，可是却改变了发色或是背景，再例如，我们想要给人脸加上眼睛，结果竟然性别和年龄也改变了。下面是最新模型StarGANv2的结果： ?...可以看到多属性之间完全没有干扰，而且多样性也可以非常好地对应上某个语义。而实现这一些的核心就是建立了如下一个层次结构： ?...能不能让对抗过程中的鉴别器可以看到这些标签本身就是不平衡的，从而来让翻译前后保持这些不平衡标签不变呢，比如这样： ? 也就是让鉴别器在鉴别金色刘海的同时，要让原始图片的性别和年龄也保持不变。...还真可以，这一个结构叫做Tag无关条件鉴别器，我个人觉得应该可以用来缓解很多对抗过程中数据集本身不平衡的问题，这几步结构上的改动带来的影响可以用一些对比结果表示： ?...妈妈式代码，详细注释，手把手教学，因为自己也相当幸运作为入门者的时候，看的是多模态的模型MUNIT(https://github.com/NVlabs/MUNIT)的代码，非常好理解和进一步修改。
通过实验，证实了 CGAN 可以有效地根据输入标签生成人脸图像样本。 材料和方法 CGAN 由三种神经网络结构组成，发生器 / 解码器，鉴别器和分类器 / 编码器。...结果和讨论 使用 CelebA 数据库生成多标签的名人人脸图片样本 通过想发生器输入多个标签，CGAN 可以生成多标签样本。CelebA 数据库由多个标签的图片构成。...从图中可以看出 CGAN 生成的人脸图片比条件 GAN 更契合输入标签。例如，使用 “Arched Eyebrow” 标签时，CGAN 生成的图片全部符合这个标签的特征，而条件 GAN 则有偏差。...结论 这篇论文提出了一种新的生成网络模型，即 CGAN，这种模型可以控制生成的图片样本。CGAN 包含三个模块，发生器 / 解码器，鉴别器和分类器 / 编码器。...通过实验，作者证实了 CGAN 可以生成具有多个标签的人脸图片。同时，这种控制有效性也可以对生成对抗网络的研究带来一些重要的提升。
在这里插入图片描述 个人身份识别因子 概述 个人发起互联网融业务请求时，金融服务系统需根据个人当前登录认证方式、业务场景等要求，采用单因子、双因子或多因子的方式进行个人身份识别。...双因子个人身份识别 双因子个人身份识别根据个人身份识别凭据技术中的两个不同因子组合进行身份识别。...双因子个人身份识别凭据示例如下： 在这里插入图片描述 多因子个人身份识别 多因子个人身份识别是在双因子个人身份识别基础上，增加额外的个人身份识别因子来进行个人身份识别，提升个人身份识别的真实性和有效性...多因子个人身份识别凭据示例如下： 在这里插入图片描述 持续个人身份鉴别 对于复杂环境，不应仅依赖于网络范围进行个人身份鉴别，环境发生变化时应进行持续个人身份鉴别，具体要求如下： 应具备相关机制以保障应用...典型的个人身份鉴别流程如下图所示： 在这里插入图片描述 典型的个人身份鉴别过程如下: 个人发起金融业务请求； 金融风险防控子系统对业务请求进行风险判断； 金融服务系统选择个人身份鉴别的模式,启动个人身份鉴别
一幅好的肖像画能很好地捕捉到人的个性和情感。 图1. 一些人脸照片和对应的艺术家画的肖像线条画。 然而，即使是受过专业训练的艺术家，完成一幅精致的肖像画也需要很长时间。...人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。...鉴别器网络D用于判断输入图像是否是真实的，即是否是艺术家画的艺术肖像画。 其中全局鉴别器对整个图像进行检查，以判断肖像画的整体特征。而局部鉴别器对不同的局部面部区域进行检查，评估细节的质量。...局部鉴别器和全局鉴别器都采用PatchGAN的形式。...APDrawingGAN在没有对应艺术家肖像画的人脸照片上的测试结果。人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。 图5.
一幅好的肖像画能很好地捕捉到人的个性和情感。然而，即使是受过专业训练的艺术家，完成一幅精致的肖像画也需要很长时间。 因此，自动地将人脸照片转换为高质量的艺术肖像画具有重要的艺术价值和实用价值。 ?...人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。...鉴别器网络D用于判断输入图像是否是真实的，即是否是艺术家画的艺术肖像画。其中全局鉴别器对整个图像进行检查，以判断肖像画的整体特征。而局部鉴别器对不同的局部面部区域进行检查，评估细节的质量。...局部鉴别器和全局鉴别器都采用PatchGAN的形式。 针对艺术肖像线条画中的线条笔画风格，我们提出了一个全新的距离变换（DT）损失。...分别表示人脸照片和对应的艺术家肖像画。 ? 图4. APDrawingGAN在没有对应艺术家肖像画的人脸照片上的测试结果。人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。 ? 图5.
一幅好的肖像画能很好地捕捉到人的个性和情感。然而，即使是受过专业训练的艺术家，完成一幅精致的肖像画也需要很长时间。 因此，自动地将人脸照片转换为高质量的艺术肖像画具有重要的艺术价值和实用价值。 ?...人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。...鉴别器网络D用于判断输入图像是否是真实的，即是否是艺术家画的艺术肖像画。其中全局鉴别器对整个图像进行检查，以判断肖像画的整体特征。而局部鉴别器对不同的局部面部区域进行检查，评估细节的质量。...局部鉴别器和全局鉴别器都采用PatchGAN的形式。 针对艺术肖像线条画中的线条笔画风格，我们提出了一个全新的距离变换（DT）损失。...分别表示人脸照片和对应的艺术家肖像画。 ? ▲图4 APDrawingGAN在没有对应艺术家肖像画的人脸照片上的测试结果。人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。 ?
虽然研究者们为检测换脸图片提出了多种AI鉴别算法，但随着换脸算法的不断改造升级，鉴别算法很难跟上换脸算法的变化。 微软亚洲研究院团队近期提出的Face X-Ray算法或将改变这种局面。...它能鉴别图片真假，不但能告诉你图片有没有进行过换脸操作，而且还能告诉你换脸操作的边界在什么地方。”这篇论文已入选CVPR 2020。...因此，Face X-Ray 通过确定图像是否包含两种不同的噪声，就能判定一张人脸图像为合成图像的几率。...同时，使用分类器方法的前提是一定要收集大量假图片才能进行训练，但“假图片”本身可能已经对社会造成了危害。 Face X-Ray则把换脸鉴别技术推到了更高层次。...首先具有通用性，Face X-Ray背后的算法是“类自监督学习”的一种方法，“我们不需要这些（换脸图片）数据，也不用知道是哪个换脸算法，就能鉴别。”郭百宁称。
一幅好的肖像画能很好地捕捉到人的个性和情感。然而，即使是受过专业训练的艺术家，完成一幅精致的肖像画也需要很长时间。...人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。...鉴别器网络D用于判断输入图像是否是真实的，即是否是艺术家画的艺术肖像画。其中全局鉴别器对整个图像进行检查，以判断肖像画的整体特征。而局部鉴别器对不同的局部面部区域进行检查，评估细节的质量。...局部鉴别器和全局鉴别器都采用PatchGAN的形式。 针对艺术肖像线条画中的线条笔画风格，我们提出了一个全新的距离变换（DT）损失。...APDrawingGAN在没有对应艺术家肖像画的人脸照片上的测试结果。人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。 图5.
此外，为进一步去除人脸结构信息对活体鉴别的影响，我们还提出了基于结构解构和内容重组的活体检测算法[2]。...整体的训练流程采用迭代式的更新策略，最先学好初始化的域信息鉴别器，然后基于鉴别器迭代进行样本分配权重和特征分配权重学习。...03/人脸内容取证 ·人脸图像内容取证 针对人脸伪造图像，我们分别从伪造模式建模、特征增强学习以及对比学习框架设计等角度切入，促进模型对伪造痕迹的捕捉，有效鉴别真假。...2）特征增强学习[7]：首先对数据进行细粒度的频率分解，并在网络浅层，设计基于图像滤波的残差式模块，来引导网络关注空间高频部分；在网络深层，设计图像和频域双路交互模块，互相指导单路信息的学习，整体增强网络对伪造痕迹的捕捉...·人脸视频内容取证 对于伪造视频，我们分别提出时空不一致建模和多片段学习算法，充分捕捉时序运动中的伪造痕迹，在视频维度有效鉴别真伪。
比赛上半场中，赛会要求所有选手进行非定向图片（将飞行器识别为任何其他物体）、定向图片（将武器识别为特定的其他物品）以及亚马逊名人鉴别系统（将大赛主持人蒋昌建的照片识别为施瓦辛格）共计三种图像的对抗样本攻击...他们需要对照片做一些小的修改，以欺骗人脸识别系统，让它把照片中的人识别为施瓦辛格。比赛结束后，大家才知道该人脸识别系统是亚马逊名人鉴别系统。...由吴育昕与谢慈航组成的「IYSWIM」战队在限时 30 分钟的比赛中，首先于 21 分钟破解了亚马逊名人鉴别系统 Celebrity Recognition，并随后在定向图片的对抗样本攻击上破解成功，取得了领先...而对于人脸，我们首先收集 target 人物的 N 张人脸图片，运行模型得到 N 个 embedding vector v_i。...在相关的 GitHub repo 中，我们可以看到该团队的攻击代码和结果： 结果 比赛期间，吴育昕团队成功地攻击了 AWS 名人鉴别系统，让它把蒋昌建识别为了施瓦辛格。 ?
输入一张亲妈都认不出来的语义标注图—— 为你合成一张真实的人脸。...和街景类似，根据语义标注的人脸图像，我们可以选择组合人物的眼睛、眉毛和胡须等五官特征，还能在标注图上调整五官的大小。 无论是在街景中增加和减少物体，还是改变人脸的五官，都是通过一个可编辑的界面完成的。...网络架构 要生成高分辨率图片，直接用pix2pix的架构是肯定不行的。作者们在论文中说，他们试过了，训练不稳定，生成图片的质量也不如人意。 还是得在它的基础上，进行改造。...多尺度鉴别器 高分辨率图片不仅生成起来难，让计算机鉴别真假也难。 要鉴别高分辨率图像是真实的还是合成的，就需要一个感受野很大的鉴别器，也就是说，要么用很深的网络，要么用很大的卷积核。...于是这篇论文的作者们提出了一种新思路：多尺度鉴别器，也就是用3个鉴别器，来鉴别不同分辨率图片的真假。 如上图所示，这三个鉴别器D1、D2和D3有着相同的网络结构，但是在不同尺寸的图像上进行训练。
超级逼真的人脸、动物和其他算法生成的图像令人惊叹不已，要知道，这项技术出现也不过短短几年。...生成式对抗网络技术人脸处理实例 这一领域相关度最高的研究是英伟达的 StyleGAN和谷歌的BigGAN。 要生成高质量的图片需要极高的计算能力，所以目前仍不是个可以轻松解决的问题。...《艺术化的神经网络算法》引领了这股潮流，该论文在事先测试好的卷积网络中对图片进行内容和风格上的调整。...孪生生成式对抗网络（Siamese GAN）架构 孪生生成式对抗网络由生成器和鉴别器组成。图片输入生成器，输出编辑过的图片。图片输入鉴别器，输出一个潜在矢量。...所以，如果能给生成器提供更多内容，比如编码后的“内容向量”，就能衍生出各种各样的其他用法，为更复杂的内容为导向的高清图片编辑开启无限可能，比如由一种图像转换成另一种图像、人脸、或动物等。
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