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    鉴别人脸深度伪造,人民中科、中科院自动化所联合提出基于身份空间约束的检测方法

    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

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    校园安防监控系统升级改造方案:如何实现设备利旧上云与AI视频识别感知?

    随着现代安防监控科技的兴起和在各行各业的广泛应用,监控摄像头成为众所周知的产品,也为人类的工作生活提供了很大的便利。由于科技的发达,监控摄像头的升级换代也日益频繁。每年都有不计其数的摄像头被拆掉闲置,有的进了库房,有的被扔进了垃圾桶。其实很多被淘汰遗弃的监控摄像头性能完好,摄像清晰度很高,如果能再生利用,能很好地造福于民,但由于监控摄像头在出厂时为了突出监控录像的功能,在硬件软件服务上形式单一,这就使得监控摄像头一旦拆了下来,离开了原来的监控线路和主机服务器就毫无用处了,形成了极大的浪费。

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