近日社交网络上爆红的一款换脸应用,让许多普通用户体验到了跟爱豆同框、与偶像飙戏的快乐,也因数据使用带来的问题陷入了舆论的漩涡——除了用户隐私保障,如何辨别和处理换脸应用所制造的合成照片、合成视频是新型科技产品带来的新挑战。
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。
自从DeepFake诞生以来,从照片到视频,造假能力可谓是出神入化,人们惊呼:“再也不敢相信自己的眼睛了。”由此所带来的道德伦理与法律的影响也可见一斑。
前言 生成式对抗网络(GAN),是14年GoodfellowIan在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。Yann LeCun曾评价GAN是“20年来机器学习领域最酷的想法。本文以在图像领域表现效果较好的GAN衍生模型DCGAN为基础,带大家全面了解一下GAN的算法。 一、GAN算法原理 在介绍GAN算法之前需要先了解两个基本基本名称,生成模型和判别模型。 生成模型:就是基于根据给定观测数据,找出观测数据内部的统计规律,并且能够依据基于所得的概率分布模型,产生全新的,与观测数
近期,中国模式识别与计算机视觉大会在厦门举办,是国内顶级的模式识别和计算机视觉领域学术盛会。大会汇聚了国内国外模式识别和计算机视觉理论与应用研究的广大科研工作者及工业界同行,分享我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。通过此次会议,进一步加强本领域的同行与东南沿海地区的学者和企业进行学术交流和技术碰撞,从而促进模式识别与计算机视觉领域的协同合作与融合创新。
在人脸识别技术正在被广泛运用的今天,人脸攻击技术不断进化,攻击类型也在逐步增加,给人脸安全技术带来了诸多挑战,我们应该如何应对?
图像修复技术是一种用可选内容填充目标区域的技术,它的主要用途是在对象删除任务中,从照片中删除一个对象,并用希望能保持图像上下文完整性的内容自动替换被删除的部分。
最近,韩国人工智能公司Pulse 9推出了一个完全由AI打造的韩国流行音乐女团,Eternity。Pulse 9通过该公司研发的“Deep Real”技术打造了11位AI女团成员,并发布了单曲MV“I’m Real”。该单曲在YouTube上的播放量达到67万。
据美国《国会山报》报道,一名竞选密苏里州圣路易斯地区众议院席位的共和党候选人日前公布一份长达23页的文件,声称弗洛伊德死亡录像是为了加剧种族紧张局势而合成的Deepfake假视频!
近年来,图像合成技术日趋进步,GAN在给我们带来艺术体验的同时也埋下了很多隐患。Deepfake(AI换脸)技术让很多事情的真实性变得扑朔迷离,甚至会产生极大的政治影响。比如加蓬共和国总统的一段录像被反对派声称是假的,这成为了政变失败的因素之一。
随着大数据、人工智能等数字化技术的不断成熟,产业智能化升级已成为必然趋势。企业正渴望更丰富、精细的AI应用场景,为产业发展带来新动能。基于这样的背景,腾讯云正逐步打造相互协同、共同演进的AI大数据产品矩阵,推进大数据与AI在真实场景下的有效落地。
如果说,2016年阿尔法狗的亮相让普通百姓真切地感受到了人工智能的力量,如今的人工智能则已经改变了人们的生产生活方式。 例如,在使用智能手机的“语音助理”功能时,在购物网站与在线客服聊天时,在搭乘高铁“刷脸”进站时……人们已在不经意间享受了人工智能的便捷服务。 刷脸进站 不仅如此,人工智能技术还正在被应用于文化和旅游服务中,开启大众全新文化和旅游体验新模式,让享文化、乐旅途更具科技范儿。 腾讯和云南省人民政府打造的“一部手机游云南”以及和重庆市武隆区人民政府联合打造的“一部手机游武隆”,涉及了物联
中国药科大学李萍/陆续团队近期在《Food Chemistry》期刊发表了题为“Comparative plastomes of eight subgenus Chamaesyce plants and system authentication of Euphorbiae Humifusae Herba”的研究论文,通过8种地锦草亚属植物的质体基因组比较分析对地锦草药材进行了系统鉴定。
1997年,埃及哈特谢普苏特神庙前,一张恐怖组织持枪扫射游客后的新闻图片被爆造假; 2006年,以色列空袭黎巴嫩首都贝鲁特,一张浓烟笼罩城市的照片被证实是伪造的; 2008年,一张伊朗试射多枚远程导弹的新闻照片被怀疑是人工PS产物; 2019年,诺奖得主格雷格•塞门扎的29篇论文被质疑多张图片有篡改痕迹; 2020年,海外社交媒体上的一张《被火烧焦的澳大利亚》图片被指存在伪造嫌疑; …… 近年来频发的图片造假事件,使数字影像的真实性和完整性不断受到挑战,所谓的“眼见为实”变得越来越不可信,严重影响了
导读:近日,浙江理工大学特聘副教授郭兵起诉杭州野生动物世界年卡系统采集人脸,已被杭州市富阳区人民法院正式受理。此案被称为“国内人脸识别第一案”。一直被忽视的互联网隐私终于被慢慢地重视起来。
一是杭州野生动物世界“为了方便消费者快速入园”,在今年 10 月将年卡系统从“指纹入园”升级为“人脸识别入园”,被消费者起诉。起诉者是浙江理工大学特聘副教授郭兵,他在五个月前办理了年卡,郭兵认为,“园区升级后的年卡系统进行人脸识别将收集他的面部特征等个人生物识别信息,该类信息属于个人敏感信息,一旦泄露、非法提供或者滥用,将极易危害包括原告在内的消费者人身和财产安全。”
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近年来,面向民用领域典型应用而开发的智能算法模型层出不穷,如智慧城市、智能办公、无人驾驶等,有一些已经取得了很好的应用效果。
由于现在做互联网业务,很多时候需要核身用户的真实身份信息,避免注册用户被冒用或者出现用户发违规信息但是找不到人的情况。在腾讯云这里提供了一个标准人脸核身的服务,但是这个服务最贵要1元一次,那怕买最大的预付包,也要0.66元一次。除了这个还有什么更廉价的方式可以对用户进行身份核验吗?这里就给你指3条路给你选择。
科学技术是把双刃剑,在为我们生活带来便利的同时,也在引发一系列的社会问题,比如当前比较热门的AI人脸识别诈骗、声纹识别欺骗等。
机器之心原创 作者:Liao 参与:Joni、Nurhachu、黄小天 近日,加利福尼亚大学和 Adobe Research 在 arXiv 上联合发表了一篇名为《生成人脸修复(Generative
『分享者小李:“那天家里人在群里喊帮忙点赞转发,说是可以免费领取礼品,我帮了,结果连环套啊连环套,一个小网页跳另一个网页,还要添加小程序注册和录入个人信息,此后,我就经常接到推销该产品的骚扰电话……”』
机器之心专栏 人民中科、中科院自动化所国家模式识别实验室 来自人民中科与中科院自动化所国家模式识别实验室的研究团队,提出了一种基于身份空间约束的伪造人脸检测新方法,该方法具有较好的泛化性与兼容性。 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。但具备高度欺骗性的深度伪造技术也引发了诸多争议,它进一步混淆了数字世界与真实世界边界,带来了相应的风险和挑战。 深度伪造技术的兴起
这篇文章中,作者通过将生成对抗网络(GANs,以下均简称GANs)运用到图片生成任务中向我们解释了其的原理。GANs是无监督学习中少有的成功的技术,一经提出,将生成任务推动到了新的高度上。在多样的图片生成任务中,GANs独领风骚。Yann LeCun(深度学习的先驱)将GANs称作“近十年以来机器学习中最优秀的想法”。最重要的是,在显著的性能的同时,GANs的核心思想又是那么地浅显易懂。本文在图片生成的任务重向读者们揭开了GANs的神秘面纱,以下是本文的主要内容:
CycleGAN tensorflow PyTorch by LynnHo,一个简单的 TensorFlow 实现
从古至今,“欺骗”和“造假”这两个词可谓是贯穿了人类的历史。到了现代社会,面对着互联网上那些似是而非的庞杂信息,“有图有真相”开始成为网友们的诉求。
报文鉴别 : 接收方 可以 验证其接收到的 报文的真伪 ; 包括 发送者身份 , 内容 , 发送时间 , 报文序列等 ;
第六届中国模式识别与计算机视觉大会(The 6th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV 2023)已于昨日在厦门成功举办。通过参加本次会议,使我有机会接触到许多来自国内外的模式识别和计算机视觉领域的研究者和工业界同行,了解了目前我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。其中对我触动最大的就属上海合合信息的郭丰俊博士讲解的“文档图像前沿技术探索—多模态及图像安全”专题部分了。
随着小视频越来越流行,兼具趣味与人物个性的人脸特效成为小视频软件的标配,美颜自不必说,现在的人脸特效可谓“千变万化”,人脸年轻化、变欧美范儿、发型改变、各种表情、胖瘦等。
随着新冠疫情的确诊人数不断增加,口罩也出现了全线脱销的现象。很多电商卖家上架了3M口罩,微商也纷纷展示了自己的货源。这些口罩不仅价格翻倍,而且还有很多假货、二手货。不仅欺骗了消费者,还有可能危害大众的身体健康。为此,我们团队希望借助这次云开发公益黑客马拉松这个平台,借助小程序、人工智能等技术,帮助普通消费者识别假冒伪劣的口罩,为抗击疫情做出我们的贡献。为了实现这个愿景,我们开发了一款名为“罩妖镜”的小程序,希望这款小程序能为大众的身体健康和生命安全保驾护航。
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。
近年来,图像补全问题在应用深度学习技术的条件下已经实现了较好的补全效果,甚至于人眼也难以分辨。故而,该技术也已经成为图像补全问题上的一个研究热点。同时,如何修改对抗生成网络以使其更好的适应图像补全问题来构造更有效的生成模型已经得到了越来越多的关注。人脸补全作为图片补全问题的一个分支,是一种常见的人脸图像编辑技术,它也可以用来编辑人脸属性。生成的人脸图像既可以与原始人脸图像一样精确,也可以与未遮挡人脸图像在内容上保持一致,以使补全的图像看起来具有真实的视觉感受。
基于生物特征识别术的个人身份识别,生物特征识别技术符合GB/T 27912-2011的规定。此外,还包括下列方面:
在上一节中可以看到基于”推土距离“的WGAN网络能够有效生成马图片,但是网络构造能力有所不足,因此导致有些图片模糊,甚至有些图片连马的轮廓都没有构建出来,本节我们改进WGAN网络,让它具有更强大的图像生成能力。
2019年,“落地”被大家反复述说,也是AI领域公司齐头涌进的前方。无论是阿里、商汤等第一梯队玩家,还是曾经势头高涨的创企们,现都纷纷沉入场景,将热情投入到了探索AI赋能应用这件事中。
【论文题目】Implicit Neural Representation for Cooperative Low-light Image Enhancement 【出处】ICCV 2023 【原文链接】https://arxiv.org/pdf/2303.11722.pdf 【代码链接】(已开源) https://github.com/Ysz2022/NeRCo
今天我们讲GAN,GAN是什么?GAN就是Generative Adversarial Networks,也就是生成对抗网络。这是近两年特别火的一个学术方向,发出了大量优秀的论文,简直是百花齐放。效果都挺好,但是其原理却又很简单,所以我们今天就不用一个公式,来介绍一下GAN。内容大致分为:
内容模式的Token是围绕内容创作、知识版权、艺术品的分布式账本和货币化,通过Token将内容和版权货币化,实现内容真伪、版权追溯,打造创作人、评论人、策展人、收藏人等产业的共识价值。
现如今,影像篡改伪造已经越来越常见,一些恶意的行为所带来的安全问题也越来越严重,如何有效地鉴别影像真伪成为了一个迫切需要解决的问题。鉴于此,云鼎实验室近年来一直持续在该领域上投入,协助腾讯慧眼产品提升了伪造图像识别的能力。现企划了影像篡改识别系列文章,为大家解惑其中的技术盲点。 2018年,一段川普鼓励比利时退出巴黎气候协议的视频[1][2]在互联网上炸开了锅。 视频中,他直视摄像机说到:“亲爱的比利时人民,这是一件大事。如你所知,我有勇气退出巴黎气候协议,你也应该这么做。” 此言论一出,立刻在国际
如何让 GAN 生成带有指定特征的图像?这是一个极有潜力、极有应用前景的问题,然而目前都没有理想的方法。韩国大学电子工程学院 Minhyeok Lee 和 Junhee Seok 近期发表论文,就生成对抗网络的控制问题给出了自己的办法,雷锋网 (公众号:雷锋网) AI 科技评论根据原文进行如下编辑,原文链接:https://arxiv.org/abs/1708.00598 简介 生成对抗网络(GANs)是最近几年提出的新方法,在其问世之后的短短时间内,生成对抗网络已经在生成真实的样本上表现出很多有前途的
AI 科技评论按:如何让GAN生成带有指定特征的图像?这是一个极有潜力、极有应用前景的问题,然而目前都没有理想的方法。韩国大学电子工程学院Minhyeok Lee和Junhee Seok近期发表论文,就生成对抗网络的控制问题给出了自己的办法,AI 科技评论根据原文进行如下编辑。 简介 生成对抗网络(GANs)是最近几年提出的新方法,在其问世之后的短短时间内,生成对抗网络已经在生成真实的样本上表现出很多有前途的结果了。然而, 在生成对抗网络的使用上,目前还有未能解决的问题:由于发生器(Generator)
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AI 科技评论按:该项工作被CVPR 2019录取为oral paper。CVPR是计算机视觉和人工智能领域内的国际顶级会议,2019共收到投稿5160篇,录取1300篇,其中oral paper288篇,仅占全部投稿的5.6%。
许多人当听到“人工智能”、“机器学习”或者“bot”的时候,首先浮现在脑海当中的应当是科幻片中经常出现、未来感十足的既会走路又会说话的机器人。
连英伟达本月刚上线的StyleGAN2也被攻破了。即使是人眼都分辨看不出来假脸图片,还是可以被AI正确鉴别。
随着移动互联网用户红利下降,获客成本变高,营销欺诈问题日益凸显。企业品牌开展的抢红包、送积分、秒杀、拼团、砍价等活动频频遭遇“攻击”。黑产作弊工具多种多样,羊毛党渗透到各行各业,恶意流量不断瓜分着企业利益……
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