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。
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？
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
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。”
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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！
近日在莫斯科举行的“人工智能世界之旅”上出现极为戏剧的一幕，俄储蓄银行数据研究部门的领导人尼古拉·格拉西门，向俄罗斯总统普京介绍识别虚假照片和视频的方法，并在现场对中美登月任务的照片进行对比分析。
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 ;
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
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书对保障人脸信息安全、提升人脸识别算法精准度和保障人脸识别系统安全三方面给出了具体指导建议。
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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。
2014年Ian Goodfellow首次提出Generative adversarial networks (生成对抗网络)简称GANs，生成对抗网络就开始在计算机视觉领域得到广泛应用，成为对有用的视觉任务网络之一，也是如今计算机视觉热点研究领域之一，其已经出现的应用领域与方向如下：
曾造出无数“小视频”、恶搞过多位明星的知名换脸神器Deepfakes，这下被降维打击了。
现在，操纵视觉内容已经很普遍，也是数字社会中最重要的话题之一。比如，DeepFakes 展示了如何使用计算机图形学和视觉技术进行视频换脸，进而破坏别人的声誉。人脸是目前视觉内容操纵方法的主要兴趣点，这有很多原因。首先，人脸重建和追踪是计算机视觉中比较成熟的领域，而它正是这些编辑方法的基础。其次，人脸在人类沟通中起核心作用，因为人脸可以强调某个信息，甚至可以传达某个信息。目前的人脸操纵（facial manipulation）方法分为两类：面部表情操纵和面部身份操纵（见图 2）。最著名的面部表情操纵技术之一 Face2Face 来自于 Thies 等人 [48]。它可基于商用硬件，将一个人的面部表情实时迁移至另一个人。后续的研究（如《Synthesizing Obama: learning lip sync from audio》[45]）能够基于音频输入序列使人脸动起来。《Bringing portraits to life》[8] 可以编辑图像中的面部表情。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 在让计算机理解世界上，或许理解了什么并不重要，重要的是理解的能力。于是图普科技想到让它理解“小黄图”。 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
为了有效控制假视频和图片的传播，全球最大的修图和音视频剪辑软件公司Adobe也透露表示其或将提出一定的反制措施。
拿到神笔的马良，可以画物品、画动物、画食物，而且，这些画作都可以一秒钟从画面上出来，变成真实世界中存在的东西。
自从摄影术发明的那一刻起，人们便开始孜孜不倦地进行着技术改造。在今天，没有一家手机厂商不在追求更多的摄像头、更高的像素、更先进的成像算法，似乎只为追求一张更逼真的影像。
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。
大数据文摘记者谭婧、魏子敏 安防已经成为人工智能落地场景中的重要赛道，其涉及的智能视频分析、人脸识别等关键技术也在研究领域受到了极大的关注。那么安防领域中涉及的人脸识别有何痛点？人工智能+安防的未来又有哪些新的趋势？ 10月29日，2017年第十六届中国国际公共安全博览会（CPSE安博会）在中国深圳会展中心开幕。在政府管理论坛上，清华大学媒体大数据认知计算研究中心主任王生进教授发表了题为《人像态势识别及其在智能视频监控中的应用》的演讲，他指出，目前我国视频监控建设卓有成效，摄像头的数量惊人，达到了2000多
据凤凰网科技报道，某大型行的人脸识别系统存在漏洞，造成6名储户百万元现金被异地盗取。受害人表示，远在异地的犯罪分子，7次通过了银行的人脸识别，6次通过活检，一次都没识别出来犯罪分子使用的是假人脸。
随着大数据时代的到来，个人信息安全问题日益严峻，基于图像处理的人脸识别和检测技术得到了广泛的应用。然而，目前人脸检测技术都是针对数量较小的人脸图像，随着大数据概念的深入，图像大数据处理将对人脸识别技术提出更高要求。在最原始的基于人脸识别系统中，基于当前拍摄的人脸照片与预先存储的人脸照片之间的比对，来进行身份验证。然而，当将被仿冒者本人的照片置于这种基于人脸照片比对的身份验证系统中的摄像头前时，这种基于人脸照片比对的身份验证系统可能通过用户身份验证。换言之，恶意用户可以使用被仿冒者的照片来进行恶意攻击(即，照片攻击)，这种基于人脸照片比对的人脸识别系统不能抵抗照片攻击。于是，人脸活体检测技术应运而生。
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
什么？方案里没有人脸识别，看来你们的方案还是老旧的方案。上面就是客户给你的方案汇报一个总结。是不是很委屈，是不是很郁闷，你是不是想说，我们也不是人脸识别企业，为什么要懂这么多啊。
6月23日晚19:00，我们将邀请清华大学计算机副教授、博士生导师刘知远和清华大学计算机系硕士生周界进行主题为“基于图结构的事实验证”的Wiztalk腾讯广告专场系列分享。欢迎各位聆听。 直播链接：https://www.withzz.com/live/204。 扫描下方二维码或点击“阅读原文”可进入本次精彩分享。 分享主题内容介绍 01 从浅显的文本处理走向推理和判断 随着自然语言处理（NLP）技术的逐渐发展成熟、文本语料数据的不断积累，我们能设计、训练出越来越强大的NLP模型，越来越多的语言相关
付费电视服务在与运营商之外的第三方通过互联网提供（Over-The-Top，OTT）的视频点播（Video-on-Demand，VoD）服务的竞争中逐渐处于劣势，尽管电视服务运营商拥有海量的媒体内容，但是后者利用短视频和刷剧（binge-watching）的功能可以更好地迎合如今观众的需求。为了解决这个问题，一些电视服务运营商通过人工将线性的视频内容剪成视频点播的形式向用户提供简短的内容，但这通常不可行也不可扩展。而且研究表明，用户尽力去发现的新内容总是令人失望的。近些年来，机器学习算法尤其是深度学习因其在目标识别和语音识别任务中可以匹敌甚至超过专业人士的表现得到了极大的普及。
对称密钥中，加解密双方难以使用相同密钥，难以事先确定使用一样的密钥。如果网上传输密钥，也会被人截取（截取后，该信息不会发给接收方，只能由接收方发）知道的，恶意者截取信息，获得密钥，进行伪造，在用密钥加密，发给接收方，接收方虽能解密，但无法保证信息的正确信，是不是发送方发来的。
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。
人脸识别成了近年火热的人工智能落地方向之一。简单地看来，人脸识别是一个验证身份的过程，所以后跟个人身份证打通也是理所应当。要判断画面上呈现的是不是一个真的人脸，途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸，光靠一个二维的模式识别，或者人脸特征点的对齐都是远远不够的，存在一定的局限性。
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。
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。
7月初交水电费的时候发现用水量大幅上涨——6月份竟然用了9吨水——之前每个月都是在3-4吨左右，这期间用水习惯、计费周期并没有发生变化。“用水量”很可能有问题。
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。
夏乙 安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 输入一张语义地图—— 就能为你还原整个世界。 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。 聪明的你可能已经发现，这个
AI 成为新基建风口模式下的一个重要选题，让人们对于 AI 的热情空前高涨。从一开始的烧钱阶段到今天的确定性发展，AI 一直渗透着人们的生活，从自动驾驶到人脸识别都是如此。其中，人脸识别技术应用较为广泛。
来源 | Maximilian Schreiner 译者 | 核子可乐 策划 | 刘燕 AI前线
作者 | Maximilian Schreiner 译者 | 核子可乐 策划 | 刘燕 AI 伪造图像与视频,，即 Deepfake，在近年迎来一波发展高潮。在本文中，我们将深入探究这段历史，并回顾期间的一个个重要里程碑。 上图中的人脸有什么共同点？答案是：没有共同点。它们都是由 AI 虚构而来。更确切地说，它们是由 AI 从几百万张像素图片中总结学习而来，最终创作出了难辨真伪的结果。 顺带一提，这些图片是在 thispersondoesnotexist.com 网站上创建的。这款工具使用门槛
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