从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反，双 11 的主要阵地“淘宝 APP”、双 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。
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。 ?...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。...图 12 展示了这个生成模型的局限性。首先，尽管这个模型包含了语义解析网络，它在训练过程中能够获得一些高层次的特征，但是它并不能识别人脸的位置和方向。所以，这个模型不能处理那些未对齐的人脸。...第二，如上所述，对这个模型而言，生成人脸的局部要比生成整张人脸要困难，因为这个模型不能总是检测到相邻像素之间的空间关联性。 ? 图 12 模型的局限性。...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.
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。
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...例如要让网络生成人脸，我们也不可能拿所有人脸图像来训练网络，因此就要做折中或妥协，我们拿一张真的人脸图像，然后用构造者网络生成一张假的人脸图像，在这两个人脸图像之间取一点，然后让网络对该点求导后结果的绝对值不大于..., 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。
学术研究中最先进的模型主要侧重于人脸认证（face verification）和人脸身份鉴别（face identification），通过利用LFW测试集上标注的人脸来评估性能。...人脸认证（face verification）主要用来判断给定的两张人脸照片是否属于同一个人，而人脸身份鉴别（face identification）是将待查询的人脸与数据库已有人脸作比较来确定被查询人脸的身份...图1 人脸识别流程 对于人脸认证（face verification）和人脸身份鉴别（face identification），图1中face embedding是用来检测两个人脸是否属于同一个人，通过距离度量方法...由于作者在人脸识别中感兴趣得并不是人脸认证（face verification）和人脸身份鉴别（face identification），所以他们利用想要检测的人的face embedding训练了自己专有的分类器...最后将所有的单词推荐从原图中裁剪出来送入文本识别网络预测单词图片中所描述字符最可能的序列。
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
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。...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...该团队报告说，在经过谷歌加速的第三代Tensor处理单元训练12到96小时后，DVD-GAN成功地创建了具有物体组成、运动、甚至像溜冰场侧面这样复杂纹理的视频。
今天下载安装尝试后，仍然觉得其魅力无穷，相当值得推荐。 ? 原始图片 ?...deep-photo-styletransfer效果图 “GAN派” 生成式对抗网络（GAN）中，生成器（Genarator）不断生成新的图片以求骗过鉴别器；鉴别器(Discriminator)不断更新参数...，提高鉴别能力，不断识别假的生成图片。...依靠 GAN 技术，生成器从成对数据集中学习转换方法，最终可以生成高质量的鉴别器难以区分的虚假图片，从而实现图像风格转化。 ?...收集齐数据集后，还要对数据集进行筛选清洗，最终提取人脸，生成了 256*256 的美女人脸数据集。下面要做的就是将数据集丢到 CycleGAN 算法中去啦，训练后等待结果。实验效果如下： ? ? ?
图3 背景复杂 传统的水印检测采用滑动窗口的方法，提取一个固定大小的图像块输入到提前训练好的鉴别模型中，得到该块的一个类别。这样遍历图片中的所有候选位置，可得到一个图片密集的类别得分图。...鉴别模型的特征可以采用文字识别领域常用的边缘方向统计特征，也可以通过CNN进行特征学习来提升对裁切、形变、复杂背景的健壮性。...图5 水印检测性能评测 明星脸识别 为了避免侵权明星肖像权，审核场景需要鉴别用户/商家上传的图像中是否包含明星的头像。这是一类典型的人脸识别应用，具体来说是一种1∶(N+1)的人脸比对。...表1 公开数据集评测结果 色情图片检测 色情图片检测是图像智能审核中重要环节。传统检测方法通过肤色、姿态等维度对图片的合规性进行鉴别。...CoRR 2014. [12]Shengcai Liao, Anil K. Jain, and Stan Z. Li.
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。
---- 新智元推荐 来源：数据派THU(ID：DatapiTHU) 作者：清华大学刘永进课题组 整理编辑：三石 【新智元导读】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。...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.
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。
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。
谷歌目前产品和服务依靠主要AI技术驱动，如谷歌使用深度学习技术改善搜索引擎、识别Android手机指令、鉴别其Google+社交网络的图像。...DNNresearch（2013年3月12日被Google收购） ?...Clever Sense（2011年12月13日被Google收购） ? Clever Sense是本地推荐应用Alfred的开发商。...Alfred的独特之处在于它将人工智能和机器算法有机结合，为用户提供个性化的场所推荐，推荐的场所包括附近的餐馆、咖啡厅、酒吧和夜店。...12. PittPatt（2011年7月23日被Google收购） ?
图普是一家图像识别云服务公司，接入它的API，上传图片，服务器就能以一定的准确性解读图片。...图普告诉雷锋网，其产品包括图像审核、増值及搜索，有鉴黄、人脸识别、场景识别等数十个模块，目前日均处理3亿张图片，是国内最大的图像识别云服务公司。...图片来自图普官网截图 鉴别小黄图听起来像是个苦力活，但与其它类型的图像一样，用的也是深度学习技术。...现在视频和图像逐渐成为主要内容和新的描述方式，推荐却还是以“看了的人还喜欢”这种方式为主，而非基于视频的内容。如果计算机看懂了视频，那推荐的理由就会变成类型，风格，甚至是故事结构了。...李明强认为，根据内容进行推荐、搜索，提供差异化服务，视频行业才算到了第二阶段，目前的审核服务是为了满足基础需求，技术成熟后会提供广告投放和导购等增值服务。 看来，鉴别小黄图还只是开始。
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....论文链接： https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/people/~Yongjin/Yongjin.htm 2019 全球人工智能与机器人峰会 2019 年 7 月 12
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。
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。
研究人员表示，通过在真实人脸和卡通人脸之间使用不成对的训练数据来生成人的卡通图片，是他们一直关注的领域。...但在此前，这项任务存在这巨大挑战： 真实和卡通人脸的结构属于两个不同的领域，外观相差很大。如果没有明确的对应关系，很难捕捉基本面部特征，并生成高质量卡通图片。...最后，通过局部和全局两种鉴别器，研究人员细化在卡通图和对应真实图像中的人脸特征。在这个阶段，强调了landmark的一致性，因此最后的生成生成结果逼真且有辨识度。...这两种鉴别器分工不同，并且各司其职。 研究人员表示，设计了就那landmark一致性损失，并将其匹配到全局鉴别器中，增强面部结构的相似性。...此外，人脸中的landmark可以用来定义局部鉴别器，进一步指导生成器在训练过程中多关注重要的面部特征。
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。
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