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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]。...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。...2)高效查询攻击[11]:为应对很多场景由于缺少真实数据问题,设计基于生成数据的黑盒攻击框架,一方面基于多样化数据生成模块,生成类间差异大,类内多样性丰富的数据,为训练替代模型提供基础保障;同时基于对抗替换训练模块
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还记得前些天风靡网络的FaceApp吗,它是利用AI算法的自拍应用,把人们上传的照片中的人脸变年轻或者老化。...那么对于视频建模来说,如今的算法技术又有什么突破呢?...团队专注于视频合成和视频预测的任务,旨在将生成图像模型的强大结果扩展到视频领域。 ?...论文摘要 视频建模模型 研究人员提出模型双视频鉴频器GAN(DVD-GAN),通过利用其鉴频器的计算效率分解,扩展到更长的和更高分辨率的视频,得到显著的高保真度,256 x 256像素视频,最多48...一组4秒合成视频剪辑,在Kinetics-600的12个128×128帧上训练 DVD-GAN包含双鉴别器:空间鉴别器,通过随机采样全分辨率帧并单独处理它们来批评单个帧的内容和结构,以及提供学习信号以产生运动的时间鉴别器
随着深度学习等技术的发展,机器自动生成内容的水平不断提高;其中深度伪造(Deepfakes)更是内容生产中的热门技术,在短视频、直播、视频会议、游戏、广告、军事等领域已得到了广泛应用。...深度伪造技术的兴起主要基于图像和音频合成技术的发展,是运用深度学习模型和数据等各种资源,合成具有特定内容音视频的技术;其中利用深度伪造技术生成逼近实拍的人脸图像的技术又被称为伪造人脸或假脸合成技术。...为维护国家安全、社会秩序和公共利益,近日国家网信办和公安部也指导各地网信部门、公安机关依法约谈了 11 家企业,并要求加强对涉深度伪造技术应用的评估。...鉴别方除了挖掘待测图像的伪造线索外,可以更加充分地利用其它信息资源。 使用参考人脸图像的鉴别思路在实际应用中是可行的。...实际应用的伪造人脸图像鉴别任务绝大多数情况针对的是重要著名人士,对于鉴别方而言获取相应人物的真实人脸图像并不困难。除此之外该框架相比于其他鉴别模型无额外的数据要求。
2D图像,无需3D或视频数据。...论文链接:https://arxiv.org/pdf/2309.02186.pdf 该方法基于生成辐射流形表征,配备了可学习的面部和头肩变形;引入了一种双摄像头渲染和对抗学习方案以提高生成的人脸的质量,...但头部区域是肖像图的一部分,其空间位置和方向变化很大,简单地应用全图像鉴别器不能为高质量的人脸生成提供足够的监督信号,而高质量的人脸生成对于肖像图是至关重要的。...一个直接的补救措施是裁剪和对齐渲染图像中的人脸,并应用局部人脸鉴别器,但图像重采样算子本质上是低通的(low-pass),图像空间裁剪策略会让裁剪的人脸更模糊,对GAN的训练是有害的。...在第二阶段,生成512×512的肖像图和256×256的人脸,随机初始化和训练高分辨率鉴别器,冻结其他子网络。
采用近红外光源照射人脸,通过采集人脸在近红外光源下的图像视频进行人脸肤质材料的分析,从而判定是否为活体。...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。...例如采用近红外光源照射人脸,通过采集人脸在近红外光源下的图像视频进行人脸肤质材料的分析,从而判定是否为活体。...:打印的普通人脸照片、纸质高清人脸照片、手机屏幕重放的人脸照片攻击); 防纸质面具伪造:应能检测或防止使用绝大多数人脸纸质面具的仿冒行为; 防视频伪造:应能检测或防止使用拼接、替换、翻拍视频进行伪造...; 防人脸CG合成伪造:应能检测或防止使用CG技术将单张或多张人脸图像合成人脸视频或3D人脸模型进行伪造; 防假体面具伪造:应能检测或防止使用绝大多数人脸3D假体面具(树脂面具、硅胶面具)的仿冒行为
只要有一张静态的人脸照片,甭管是谁,在这个新AI的驱动下,任意配上一段语音,就能张嘴说出来。 当然,上面的gif动图没有声音,你可以点开下面视频听听效果,里面有川普、施瓦辛格,还有爱因斯坦。...逻辑上不难理解,如果想让生成的假视频逼真,画面上至少得有两点因素必须满足: 一是人脸图像必须高质量,二是需要配合谈话内容,协调嘴唇、眉毛等面部五官的位置。...这是一个端对端的语音驱动的面部动画合成模型,通过静止图像和一个语音生成人脸视频。...所以,最新版基于语音的人脸合成模型来了。模型由时间生成器和3个鉴别器构成,结构如下: ?...这个系统使用了多个鉴别器来捕捉自然视频的不同方面,各部分各司其职。
从生成足以以假乱真的名人不雅视频开始,很多使用者将这个“换脸神器”当成了视频造假工具,并通过社交网络将虚假信息(disinformation)传播到全世界。...以技术防御技术,让假脸无所遁形 为了解决这个问题,学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向鉴别图像、视频的真伪。...Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸,不涉及人脸的生成,对于它制造的脸,人类的识别率只有41%*。...作为目前学术界最大的合成视频数据库之一,由慕尼黑技术大学创建的 FaceForensics 数据库涵盖了经过以上三种换脸算法编辑的公开视频,以供学术研究使用。...多年来,微软亚洲研究院在人脸识别、图像生成等方向都拥有业界领先的算法和模型。
) 超像素(Super Resolution) 照片修复(Photo Inpainting) 视频预测(Video Prediction) 三维对象生成(3D Object Generation) GAN...网络主要由生成网络与鉴别网络两个部分,生成网络负责生成新的数据实例、鉴别网络负责鉴别生成的数据实例与真实数据之间的差异,从而区别哪些是真实数据、哪些是假数据。...Networks) 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf 通过循环一致性GAN网络实现图像到图像的翻译问题,是条件GAN扩展与升级版本,关于这个模型最经典的视频就是把马变成斑马的那个视频...、寻找失散儿童、数字娱乐脸谱生成等方向都发挥了重要作用,基于cGAN的人脸生成很好的克服了传统人脸老年化不真实与人脸特征丢失的弊端。...基于GAN提出了Age-cGAN模型,首先基于年龄条件生成指定年龄的人脸,通过隐式的向量优化保持输入人脸的结构特征,重建输入人脸。
通过一个简单的素描草图,就能生成细节丰富、动作流畅的高清人脸: ? 根据勾勒出的人脸轮廓,系统自动生成了一张张正在说话的脸,脸型、面部五官、发型、首饰都可以生成。 ?...甚至还主动承担了给人脸绘制背景的任务。 除此之外,人脸的面色、发色也可以定制化选择,皮肤或深或浅,发色或黑或白,全都自然生成无压力: ? ? △ 面色红润style ? △ 一脸苍白style ?...(当然,仔细看眉毛,还是有一些破绽) 不只人脸,整个身子都能搞定: ?...鉴别器共有两种,一种处理图片,一种处理视频。 图片鉴别器同时获取输入图像和输出图像,并从多个特征尺度进行评估,这与pix2pixHD类似。视频鉴别器接收Flow maps以及相邻帧以确保时间一致性。...论文中表示,这是一种在生成对抗性学习框架下的新方法:精心设计的生成器和鉴别器架构,再加上时空对抗目标。
该过程包括五个步骤:(1)哈尔小波变换,(2)人脸边缘检测,(3)对称轴检测,(4)人脸检测和(5)人脸识别。步骤1分解输入图像,减少图像冗余。...步骤4通过模板匹配来限制类似人脸的区域。最后,第五步确定类人脸区域中的最佳人脸位置,并基于主成分分析进行人脸识别。该系统在非均匀光照条件下表现出显著的鲁棒性。...使用opencv分析来自车辆的实时视频。使用过滤器去除了视频中的噪音。检测是基于哈尔级联和训练样本的积极和消极的图像。文本识别基于模式匹配。语音通知是使用字符串到语音转换器完成的。...我们重新设计了CycleGAN的鉴别器网络,增加了额外的鉴别器,优化了网络的多个部分如损失函数,并在网络转换后增加了目标检测网络。...受自然视觉处理中的视网膜机制的启发,本文开发了一种夜间图像增强方法,通过建模来自水平细胞的自适应反馈和双极细胞的中央包围的拮抗接受域。
昨天IFAA联盟发布“本地人脸识别安全解决方案”,用来实现金融级别现金支付的技术,“像iPhone X那样去人脸支付吧!...最新版《iOS 11安全白皮书》中描述了人脸识别的安全: 原深感摄像头会在您通过提起或点击屏幕来唤醒iPhone X时,或支持的应用程序请求进行人脸ID验证时自动查找您的脸部。...通过A11仿生芯片神经引擎在Secure Enclave内保护 并将这些数据转换为数学表示,并将该表示与登记的面部数据进行比较。这个登记面部数据本身就是一个数学表示,你的脸的各种姿势都将被捕捉到。...对于功能上,增强级要求体现在人脸采集和处理、活体检测、人脸验证、人脸辨识、多机制鉴别、防伪造以及鉴别失败后的处理。...IFAA联盟发布“本地人脸识别解决安全方案”来说,由于呈现的细节不多,只是说其3D人脸数据的提取与计算分别由两个安全芯片负责,也就是采用的是在高通芯片平台上的TEE+双SE的方案吗? ?
而计算机视觉是不是也能仅使用少量的描述性语句就生成对应的人脸图像?...项目地址:https://github.com/akanimax/T2F 本项目利用深度学习由文本生成人脸图像,除了结合 StackGAN 和 ProGAN,作者还参考了从文本到图像的研究,并修改为从文本合成人脸...StackGAN++由树状结构的多个生成器和鉴别器组成;从树的不同分支生成对应于同一场景的多尺度图像。...视频 Demo: ? 使用 LSTM 网络将文本描述编码为一个汇总向量。...generated_samples training_runs/losses training_runs/saved_models $ train_network.py --config=configs/11
然后,AI模型再通过提取视频关键帧,人脸对齐等技术,让人脸完美“融合”到原视频。这类视频仿真度高、欺骗性强,肉眼一般难以识别真伪。...2019年11月,我国发布了《网络音视频信息服务管理规定》,该规定明确指出:网络音视频信息服务提供者应当部署违法违规音视频以及非真实音视频鉴别的相关技术方案。...2019年9月,Facebook宣布了全球Deepfake检测挑战赛,旨在号召研究人员寻找“打假”的有效方法,提升鉴别假视频的技术,维护和谐的网络环境。...随后,Google AI 开源 Deepfake 视频检测数据集,希望能帮助研究者找到更好的鉴别假视频的方法。...AI虚拟主播是首先由真人主播面对镜头录制播报1个小时的新闻,通过AI和人脸关键点检测、人脸重构、唇语识别等多项技术重合,结合语音、图像等信息联合建模后,得到的人类“分身”。
对人脸识别系统的攻击,主要有3类:照片攻击、视频攻击和3D模型攻击。非法 分子或者假冒用户在获得合法用户的照片或视频后,使用合法用户的照片或视频作为伪造 的人脸试图欺骗系统。...为了区分真实人脸以及照片、视频,防范人脸识别系统可能遭受的攻击,就需要应用人脸活体检测技术。...为了确保你是“活的你”,人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤,比如眨眼判别:对于可以要求用户配合的应用系统,要求用户眨眼一到两次,人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸;或者嘴部张合判别...人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤,比如: 眨眼判别:对于可以要求用户配合的应用系统,要求用户眨眼一到两次,人脸活体检测系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸; 嘴部张合判别:...目前,大多数人脸识别方案都是基于对人脸图像信息的直接提取,无交互性,抗攻击能力差,例如照片、视频、模型伪装都能够进行破解,此时,人脸活体检测技术的重要性就不言而喻了。 申明:文章为本人原创,禁止转载
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