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。
具体包括在介质检测方向上介绍活体本质特征挖掘、跨场景学习方法和自适应训练策略;在内容取证方向上分别介绍基于图像和基于视频的取证方法;在对抗攻防方向介绍隐蔽式对抗攻击和高效查询攻击方法,多个维度有效筑牢人脸安全的防线...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。...·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。
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。...随着技术的成熟,伪造的门槛和成本不断降低,大部分人不需要多少技术知识,只要按照步骤上传照片,即可瞬间完成人脸伪造,生成短视频、广告乃至新闻,这固然是文化、消费等产业的创意利器,但也不可避免的造成了虚假信息的爆发式增长...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。
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。
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
图片 随着人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,尤其是在金融行业,人脸识别技术已逐渐用于远程开户、取款、支付等,涉及用户的切身利益,然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁...目前基于动态视频人脸活体检测、人脸眨眼与可见光人脸关联等领先业界的活体检测方法,已经取得了一定的进步。...通俗地讲,就是在人脸识别的过程中证明你确实是个“活人”,不是照片、视频或其他什么,证明你是个人,你就是你。人脸活体检测技术对攻击有多重对抗措施,下面就带大家去感受下其中的奥秘。...活体算法检测——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...而通过人脸识别与基于随机动作指令的人脸活体检测技术技术,非常好的解决了实名认证环节存在的风险与漏洞。 申明:文章由本人原创,禁止转载。
人脸照片采集是通过会员注册时或后期补录的方式通过商家提供的APP或小程序等方式录入到系统内。 另外一种方式是通过视频录像提取用户照片,可通过技术手段提取视频中的人脸照片,然后进行采集和存储。...5.活体鉴别 生物特征识别的共同问题之一就是要区别该信号是否来自于真正的生物体,比如,指纹识别系统需要区别带识别的指纹是来自于人的手指还是指纹手套,人脸识别系统所采集到的人脸图像,是来自于真实的人脸还是含有人脸的照片...因此,实际的人脸识别系统一般需要增加活体鉴别环节,例如,要求人左右转头,眨眼睛,开开口说句话等。...在乘坐滴滴顺风车前用户需要进行人脸识别认证,在识别过程中需要用户左右摆头和眨眼,这是活体鉴别很好的一个例子。...目前可以通过三种方式进行流量统计:红外线客流统计、视频客流统计和WIFI客流统计,视频客流统计的优势是精度教高,并可进行人脸识别与CRM打通。
现有的人脸识别场景中,极易用照片、视频等方式复制人脸进而攻击,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁,考虑到一旦虚假人脸攻击成功,极有可能对用户造成重大损失,因此势必需要为现有的人脸识别系统开发可靠...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...3.活体算法检测:判断用户是否为正常操作,通过指定用户做随机动作(摇头、点头、凝视、眨眼、上下移动手机),防止视频攻击、非正常动作的攻击。...人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤,比如:1. 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;2....基于人脸识别场景中的防欺诈解决方案,人脸活体检测技术可以有效阻挡PS换脸、视频、三维人脸模型、高清人像照片等各种不同类型的攻击。
、视频或者软件模拟生成的,能有效地避免各种人脸伪造带来的身份冒用情况。...据了解,“Deepfake鉴别挑战赛”的目标是,找到一款能检测视频是否被换过脸的工具,并且它能被每个人便捷操作。...功能上,长毛猫Angora 记忆力好、动手能力强,可以快速找到换脸视频的原版本,或者是不同版本。而短毛猫 Maru 则嗅觉敏锐、火眼金睛。它可以弥补长毛猫 Angora 的不足。...用区块链技术鉴别假图片和假视频 能够用技术来解决技术问题的,不只有AI,区块链技术同样也能解决假图片问题。...除了鉴别假图片,区块链技术还能鉴别假视频。
时效性攻略负责满足眼下最痛的痛点,像 11.11 刷什么卡优惠最多,宝宝安全座椅选双 11 购指南,实实在在的干货贴。...除此之外,当大家都不知道吃什么,喝什么好,或争执不下没有定论时,亮出 「抛个硬币」,顺应天意,很快也就有了结果。 爽快地接受今天的麻婆豆腐+雪碧吧!...无论是吃吃喝喝,还是买买买,受不了持续纠结的时候,一步点开这个小程序,舒缓下自己的决策压力也是好的。毕竟双十一,是为了让自己的更开心,不是更焦虑。 ?...那么问题来了,费心挑了不少优价好物,怎么买才能最划算,对得起节日做活动的优惠? 「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好,省下一波可以再买买买。...它最核心的益处就是告诉你分期付款哪家强,哪款分期产品最适合你。主流信用卡+互联网白条产品,基本覆盖了目前的常用分期选择。在各种选择中,你最关心的无非就是哪家利息少,或者每月可以少还款。
一个好的对手能让你成长更快,而GANs背后就是“从竞争中学习”的思路。...其中,生成器通过学习来产生更逼近真实数据的新样本,用于愚弄鉴别器,反之鉴别器也需要更好地区分生成数据与真实数据。 将这两个网络联合训练,经过大量回合“交锋”后,鉴别器将无法区分生成样本和实际数据。...这些视频不是真实的,而是通过视频生成模型“想象”得来的。虽然看起来不够逼真,但根据训练时所使用的场景类别,这些生成动作是合理的。 量子位之前也有过类似报道。...生成器不断学习来生成新的脸部图像,以愚弄鉴别器;反过来,鉴别器在竞争过程中可以更好地区分生成脸部图像和真实脸部图像。...△ 使用算术运算,我们可以将非微笑的人脸图像转换为微笑的人脸图像,或者向一张没有戴眼镜的人脸上添加眼镜。 这种方法的基本原理是,把图像的每一列都表示成一个向量X,把所有X平均后得到均值向量Y。
视频ai智能分析边缘计算盒与传统的的视频监管方式对比,传统式的视频监管方式 通常必须手动式分析很多的视频流,视频ai智能分析边缘计算盒可以协助工作员在必须付诸行动时过虑有关事情并发送报警。...视频ai智能分析边缘计算盒还能够与人脸识别技术和身体鉴别技术相结合。...当行为识别技术性鉴别当场有些人开启出现异常个人行为警报时,马上捕获面部,分析其真实身份,并将周边监控摄像头的弹出来显示屏连动,锁住其部位、追踪和精准定位。...并按照其姿态、衣着等特性,开展全面的三维鉴别,使其无处可藏。...视频ai智能分析边缘计算盒接入前端第三方监控摄像头视频流数据开展分析,视频ai智能分析边缘计算盒会将分析出来的结果向三方平台推送预警信息照片、视频和警报统计数据,完成各种各样连接。
人脸合成 由于生成网络的存在,使得人脸合成成为了可能,这涉及到从不同角度生成单个人脸图像。 这就是为什么面部识别不需要数百个人脸样本,只需要用一个样本就能识别出来的原因。...每个生成器都有一个对应的鉴别器,该鉴别器试图将其合成的图像与真实图像区分开来。 CycleGAN的结果。...若是这么好的技术被坏人利用,后果是不堪设想的。完美的假图像还需要一种方法来识别和检测它们,我们需要对这类图像的产生进行管制。...目前,GAN已经被用于制作虚假视频或“Deepfakes”,这些视频正以消极的方式被使用着,例如生成名人假的不良视频或让人们在不知情的情况下“被发表言论”。...音频、视频合成技术使用不良手段造成传播后的结果将是非常可怕的。
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