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。...团队专注于视频合成和视频预测的任务，旨在将生成图像模型的强大结果扩展到视频领域。 ?...论文摘要 视频建模模型 研究人员提出模型双视频鉴频器GAN（DVD-GAN），通过利用其鉴频器的计算效率分解，扩展到更长的和更高分辨率的视频，得到显著的高保真度，256 x 256像素视频，最多48...一组4秒合成视频剪辑，在Kinetics-600的12个128×128帧上训练 DVD-GAN包含双鉴别器：空间鉴别器，通过随机采样全分辨率帧并单独处理它们来批评单个帧的内容和结构，以及提供学习信号以产生运动的时间鉴别器...该团队报告说，在经过谷歌加速的第三代Tensor处理单元训练12到96小时后，DVD-GAN成功地创建了具有物体组成、运动、甚至像溜冰场侧面这样复杂纹理的视频。
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。...2）特征增强学习[7]：首先对数据进行细粒度的频率分解，并在网络浅层，设计基于图像滤波的残差式模块，来引导网络关注空间高频部分；在网络深层，设计图像和频域双路交互模块，互相指导单路信息的学习，整体增强网络对伪造痕迹的捕捉...·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。
2D图像，无需3D或视频数据。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.02186.pdf 该方法基于生成辐射流形表征，配备了可学习的面部和头肩变形；引入了一种双摄像头渲染和对抗学习方案以提高生成的人脸的质量，...但头部区域是肖像图的一部分，其空间位置和方向变化很大，简单地应用全图像鉴别器不能为高质量的人脸生成提供足够的监督信号，而高质量的人脸生成对于肖像图是至关重要的。...一个直接的补救措施是裁剪和对齐渲染图像中的人脸，并应用局部人脸鉴别器，但图像重采样算子本质上是低通的（low-pass），图像空间裁剪策略会让裁剪的人脸更模糊，对GAN的训练是有害的。...在第二阶段，生成512×512的肖像图和256×256的人脸，随机初始化和训练高分辨率鉴别器，冻结其他子网络。
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
) 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。
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。
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。
该过程包括五个步骤:(1)哈尔小波变换，(2)人脸边缘检测，(3)对称轴检测，(4)人脸检测和(5)人脸识别。步骤1分解输入图像，减少图像冗余。...步骤4通过模板匹配来限制类似人脸的区域。最后，第五步确定类人脸区域中的最佳人脸位置，并基于主成分分析进行人脸识别。该系统在非均匀光照条件下表现出显著的鲁棒性。...使用opencv分析来自车辆的实时视频。使用过滤器去除了视频中的噪音。检测是基于哈尔级联和训练样本的积极和消极的图像。文本识别基于模式匹配。语音通知是使用字符串到语音转换器完成的。...我们重新设计了CycleGAN的鉴别器网络，增加了额外的鉴别器，优化了网络的多个部分如损失函数，并在网络转换后增加了目标检测网络。...受自然视觉处理中的视网膜机制的启发，本文开发了一种夜间图像增强方法，通过建模来自水平细胞的自适应反馈和双极细胞的中央包围的拮抗接受域。
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。
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1.引入 人脸识别（Human Face Recognition）是使用应用软件中鉴别软件的操作者是不是期待的操作者的一种普遍的技术，用户通过用户名和密码的方法正在逐渐被人脸识别的方法所取代。...类似于这样的技术还有声音识别（通过声音鉴别发声者是不是你），视频识别（通过视频寻找你是不是在这个视频中）等。这些应用在人工智能深度学习中都属于向量搜索的技术范畴，现在给大家简单介绍一下向量搜索。...2.人脸识别的案例 一般而言基础信息中的图像、音频、视频信息通过向量化存储在数据库中。...3.向量化 向量化是把图像、音频、视频信息转换为向量的方法。向量化的方法主要分为基于特征的向量化方法和基于卷积神经网络的向量化两种方法。...那么： cos(θ)=A·B/|A|*|B|=(x1x2+y1y2+…+m1m2)/(x12+y12+…+m12)1/2*(x22+y22+…+m22)1/2 4.2 一个例子 比如向量A[1,2,3]
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
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。
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 ?...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。...图 12 展示了这个生成模型的局限性。首先，尽管这个模型包含了语义解析网络，它在训练过程中能够获得一些高层次的特征，但是它并不能识别人脸的位置和方向。所以，这个模型不能处理那些未对齐的人脸。...第二，如上所述，对这个模型而言，生成人脸的局部要比生成整张人脸要困难，因为这个模型不能总是检测到相邻像素之间的空间关联性。 ? 图 12 模型的局限性。...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.
3.1 被动式检测方法 被动式检测技术指仅从人脸视频自身获取信息或提取特征，对伪造人脸视频进行鉴别的技术，这个任务本质上是一个二分类任务。...3.1.2无伪造样本学习方法 无伪造样本学习方法的模型训练过程不需要使用伪造人脸的负样本作为数据驱动，而是抓住了人脸这一特殊信息载体的某些特性，或抓住了深度伪造过程中某一固有的流程漏洞实现检测与鉴别。...例如，Haliassos等人提出的 Lip Forensics[12]，将唇读任务中的预训练模型迁移到了Deepfake伪造人脸视频的检测任务中。...利用了针对嘴部动作中的高级语义不规则性，以及现有伪造技术在唇形生成方面的弱点，区分真假唇形，进而鉴别伪造人脸视频。...Accessed 2020-08-18. [2]周文柏,张卫明,俞能海,赵汉卿,刘泓谷,韦天一.人脸视频深度伪造与防御技术综述[J/OL].信号处理:1-21[2021-12-07].http://kns.cnki.net
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。
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