首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

人脸活体检测实现流程及鉴别步骤

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。

2.3K00

解读 | 生成人脸修复模型:同时使用两个鉴别器,直接合成逼真人脸

与之前很多其他工作不同,针对人脸修复任务,这篇论文的作者同时使用了两个鉴别器来构建整个模型,因此不论是局部图像还是整个图像,看上去都更加逼真。 2. 方法 2.1 模型结构 ?...局部鉴别器被用来判别图像缺失区域中合成的图像补丁是否真实。整体鉴别器则用来判别整张图像的真实性。这两个鉴别器的架构相似于论文《用深度卷积生成对抗网络来进行非监督表征学习》中的所述架构。...两个鉴别器的损失函数的不同之处在于:局部鉴别器的损失函数 (L_a1) 仅仅反向传播图像缺失区域的损失梯度,而整体鉴别器的损失函数 (L_a2) 反向传播整个图像的损失梯度。...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....改进建议 这个模型一个局限是并不能处理一些未对齐的人脸,可以增加一个面部变形的网络来将输入的人脸规范化。

3K80
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    深度学习之视频人脸识别系列三:人脸表征

    作者 | 东田应子 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第三篇文章,介绍人脸表征相关算法和论文综述。...在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念,分析了深度学习在人脸识别的基本流程,并总结了近年来科研领域的研究进展,最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异;在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法...一、人脸表征 把人脸图像通过神经网络,得到一个特定维数的特征向量,该向量可以很好地表征人脸数据,使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大,同一张人脸的两个特征向量尽可能小,这样就可以通过特征向量来进行人脸识别...在该人脸识别模型中分为四个阶段:人脸检测 => 人脸对齐 => 人脸表征 => 人脸分类,在LFW数据集中可以达到97.00%的准确率。...三角化后的人脸变为有深度的3D三角网 f. 将三角网做偏转,使人脸的正面朝前。 g. 最后放正的人脸 h.

    1.4K30

    视频人脸检测——OpenCV版(三)

    视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置,...把处理的图片逐帧绘制给用户,用户看到的效果就是视频人脸检测。...视频人脸识别 这个时候,用到了上一节的《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 把人脸识别的代码封装成方法,代码如下: def discern(img): gray = cv2.cvtColor...x, y, w, h = faceRect cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), (0, 255, 0), 2) # 框出人脸...cap.release() # 释放摄像头 cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源 完整的代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- # OpenCV版本的视频检测

    1.4K30

    视频人脸检测——OpenCV版(三)

    视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置,把处理的图片逐帧绘制给用户...,用户看到的效果就是视频人脸检测。...视频人脸识别 这个时候,用到了上一节的《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 把人脸识别的代码封装成方法,代码如下: def discern(img): gray = cv2.cvtColor...x, y, w, h = faceRect cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), (0, 255, 0), 2) # 框出人脸...cap.release() # 释放摄像头 cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源 完整的代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- # OpenCV版本的视频检测

    1.2K70

    视频人脸检测——Dlib版(六)

    往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六) OpenCV添加中文(五) 图片人脸检测——Dlib版(四) 视频人脸检测——OpenCV版(三) 图片人脸检测——OpenCV版(二) OpenCV...视频人脸检测是图片识别的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——Dlib版(四)》 除了人脸识别用的是Dlib外,还是用OpenCV读取摄像头和处理图片(转为灰色),所以给出相关的文档...技术实现 有了OpenCV的视频人脸检测,Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同,具体的细节请参考,视频人脸检测——OpenCV版(三) 那篇已经讲的很细致了,在这就不具体叙述了。....waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 那么,OpenCV和Dlib的视频识别对比...,有两个地方是不同的: 1.Dlib模型识别的准确率和效果要好于OpenCV; 2.Dlib识别的性能要比OpenCV差,使用视频测试的时候Dlib有明显的卡顿,但是OpenCV就好很多,基本看不出来;

    1.2K70

    视频人脸检测——Dlib版(六)

    前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多,一个是模型方面的差距,在一方面和OpenCV的定位有关系,OpenCV是一个综合性的视觉处理库,既然这么精准,那就一起赶快来看吧。...视频人脸检测是图片识别的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——Dlib版(四)》 除了人脸识别用的是Dlib外,还是用OpenCV读取摄像头和处理图片(转为灰色),所以给出相关的文档...技术实现 有了OpenCV的视频人脸检测,Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同,具体的细节请参考,视频人脸检测——OpenCV版(三) 那篇已经讲的很细致了,在这就不具体叙述了。....waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 那么,OpenCV和Dlib的视频识别对比...,有两个地方是不同的: 1.Dlib模型识别的准确率和效果要好于OpenCV; 2.Dlib识别的性能要比OpenCV差,使用视频测试的时候Dlib有明显的卡顿,但是OpenCV就好很多,基本看不出来;

    69120

    深度学习之视频人脸识别系列四:人脸表征-续

    作者 | 别看我只是一只洋 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第四篇文章,接着第三篇文章,继续介绍人脸表征相关算法和论文综述。...在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念,分析了深度学习在人脸识别的基本流程,并总结了近年来科研领域的研究进展,最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异;在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法...一、人脸表征 把人脸图像通过神经网络,得到一个特定维数的特征向量,该向量可以很好地表征人脸数据,使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大,同一张人脸的两个特征向量尽可能小,这样就可以通过特征向量来进行人脸识别...CosFace使用mtcnn进行人脸检测与对齐,人脸表征训练模型使用基于residual units 64层卷积网络的Sphere Face,在5M的训练集上训练,在LFW数据集上测试,精度达到99.73%...三、总结 本期文章主要介绍人脸表征相关算法和论文综述,人脸检测、对齐、特征提取等这些操作都可以在静态数据中完成,下一期将给大家介绍在视频数据中进行人脸识别的另一个重要的算法,视频人脸跟踪的概念与方法。

    2K10

    AI换脸鉴别率超99.6%,微软用技术应对虚假信息

    来源 | 微软亚洲研究院AI头条(ID:MSRAsia) 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...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。

    3.1K20

    AI换脸鉴别率超99.6%,微软用技术应对虚假信息

    转载自:微软亚洲研究院 未经允许不得二次转载 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。...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%*。

    3.2K20

    深度学习之视频人脸识别系列二:人脸检测与对齐

    问题描述: 人脸检测解决的问题为给定一张图片,输出图片中人脸的位置,即使用方框框住人脸,输出方框的左上角坐标和右下角坐标或者左上角坐标和长宽。...算法难点包括:人脸大小差异、人脸遮挡、图片模糊、角度与姿态差异、表情差异等。...如下图所示: 第三阶段:与第二阶段类似,最终网络输出人脸框坐标、关键点坐标和人脸分类(是人脸或不是)。...,然后根据人脸的关键点坐标调整人脸的角度,使人脸对齐,由于输入图像的尺寸是大小不一的,人脸区域大小也不相同,角度不一样,所以要通过坐标变换,对人脸图像进行归一化操作。...,下一期我给大家介绍一下人脸表征的相关算法,即通过深度学习提取人脸特征,通过比较人脸特征进行人脸识别与验证。

    2.1K20

    (含源码!)「Fun Paper」见过语音翻译,但你见过嘴型翻译吗?

    但更重要的是,生成的语音直接叠加在原始视频上产生不同步的嘴唇运动,导致不良的用户体验。...此外,我们的系统能够处理随机姿态下的人脸,而无需重新对准模板姿态。本文方法可以从任何不依赖语言的音频中生成逼真的人脸视频。...会说话的人脸生成(LipGAN) 给定一个包含主题身份的人脸图像I和一个被分成一系列语音片段的语音 ? ,想要设计一个模型G,它生成一系列的帧 ?...该生成器根据音频输入生成人脸图像。鉴别器检查生成的帧和输入的音频是否同步。在训练鉴别器的同时,还提供额外的原始真实同步/不同步样本,以提高鉴别器嘴型同步检查能力。 ?...最后,请注意,添加我们的每个自动模块都会增加用户体验得分,并强调对每个模块的需求。我们完整的提议系统在很大程度上改善了传统的基于文本和基于语音的翻译系统的整体用户体验。 ?

    1.5K20

    python+opencv 实现图像人脸检测及视频中的人脸检测

    下载HAAR与LBP数据 2. opencv相关知识 二、python+opencv实现人脸检测 1. 图像单人脸检测 2. 图像多人脸检测 3. 视频人脸检测 4....视频人脸检测 # -*- coding: UTF-8 -*- """ @Author :叶庭云 @公众号 :修炼Python @CSDN :https://yetingyun.blog.csdn.net.../ """ import cv2 # 加载视频 cap = cv2.VideoCapture('test.mp4') # 创建一个级联分类器 加载一个.xml分类器文件 它既可以是Haar特征也可以是.../face_detection/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') while True: # 读取视频片段 ret,...自己进行简单测试时也会发现,人物动作、视频中镜头切换过快、背景变化等因素,可能会造成对视频人脸检测不准确。 4.

    1.3K20

    视频用户体验理论与实践

    用户体验概论 随着视频服务逐渐成为人们获取信息的主要途径之一,消费者对观看体验的要求不断提高,视频用户体验质量已经成为视频服务的主要竞争因素。...我国视频用户体验标准化进程 由中国信息通信研究院、国家新闻出版广电总局广播电视规划院牵头,中国电信,华为公司,上海交通大学等深度参与的中国视频服务用户体验标准工作组,与2016年9月发布了国内首个《视频服务用户体验评估标准...《评估标准》将视频终端用户对视频业务的总体主观体验分数Uves定义为Uves=f(Qs,Qa, Qi,Qv),即用户体验综合评分为视频体验质量(Qs),音频体验质量(Qa),交互体验质量(Qi),观看体验质量...《视频服务用户体验评估标准(1.0)》评价结构 视频体验质量 视频体验质量按照其处理信号层级主要包含Model0, Model1, Model2三层模型。...用户的交互体验主要受视频系统的响应速度影响;对于不同视频业务,用户关注的交互体验具体指标有所不同。

    2.1K80

    体验腾讯云音视频

    从开通音视频出发了解音视频首次开通腾讯云音视频免费赠送10000分钟的免费试用套餐包,包含了视频通话、语音通话、视频互动直播、语音互动直播这些模块,另外说明一下腾讯云音视频是按照 1 : 2 : 4 :...this.localStream.initialize(); }, },};展示效果展示部分图片图片图片图片图片相关文档集合web端api点击这个服务端api点击这个userSig相关点官方Demo 体验个人...demo体验个人使用体验腾讯云音视频产品本身足够优秀,使用起来体验非常不错,api和文档也非常齐全。...更是直接提供给新开通用户白送一万分钟的体验包,官网活动折扣首单9.9元两万分钟。...全链路 192kbps 高音质、真左右声道立体声音频,实现房间用户听感清晰和沉浸式互动体验

    7.9K91

    机器学习创建个性化、快餐式媒体内容

    作者使用了一部分算法来完成将语音转化为文字,识别人脸鉴别目标种类,检测文本和商标的工作,通过这些算法可以在视频和音频内容中理解和搜索相关信息并生成丰富的元数据。...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...Smart Radio旨在将用户线性的收听体验转变为个性化的点播体验。 NewsGenius意在提供相似的用户体验但是基于的是视频

    1.1K20

    远程人脸识别系统技术要求 安全分级

    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

    4.2K30
    领券