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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。 人脸图像采集与处理 本项功能应： 采集前客户端、服务器端应进行双向鉴别； 采集活动应由授权模块发起，并确保采集数据的真实性； 采集过程应在可信环境中进行，防止人脸数据采集过程中个人信息等数据不被泄露 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
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) 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。
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。
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。
首个全员AI女团，AI偶像即将进军影视业 2020年12月，Pulse 9发起了一个“令人激动人心的AI（AI heart-throb challenge）”的社交活动。 然后，AI模型再通过提取视频关键帧，人脸对齐等技术，让人脸完美“融合”到原视频。这类视频仿真度高、欺骗性强，肉眼一般难以识别真伪。 ? 2019年11月，我国发布了《网络音视频信息服务管理规定》，该规定明确指出：网络音视频信息服务提供者应当部署违法违规音视频以及非真实音视频鉴别的相关技术方案。 ? 2019年9月，Facebook宣布了全球Deepfake检测挑战赛，旨在号召研究人员寻找“打假”的有效方法，提升鉴别假视频的技术，维护和谐的网络环境。 随后，Google AI 开源 Deepfake 视频检测数据集，希望能帮助研究者找到更好的鉴别假视频的方法。
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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
然而，在2018年及之前，人工智能在公安中核心主流应用包括视频结构化和人脸识别。 （2）人脸识别：对动态视频中的人脸与黑名单库中的影像记录做实时比对，使拘捕抓逃环 节依赖蹲点抓捕等传统手段的不足得以改善，人脸作为识别身份的强介质，在实战中准确高效，目前应用已经较为成熟。 重点人员管理：根据重点人员、刑满释放人员、精神病人、上访人员、独居老人等的步态特征、结构化特征和人脸特征，分析小区内视颇监控数据， 刻画重点人员在小区内的活动轨迹，通过大数据分析实现异常报警。 走失人口查找：人员走失报售后，利用走失人员的步态特征、结构化特征和人脸特征，分析小区内视频监控数据， 确定人员在小区内 的活动轨迹、走失时间及其他相关信息。为公安找人提供重要线索支持。 步态库管理：利用步态识别技术，为监所服刑人员建立标准步态特征库为后续前科人员身份鉴别提供新手段。
Deepfake促销骗局中的被盗身份 在新闻和社交媒体网站上，名人的图片被用于可疑的搜索引擎优化（SEO）活动已经是司空见惯的事情。 选择类似的广告会转到另一个促销页面（见图2）。 图5：地下论坛用户正在寻找deepfake专家来帮助他们进行视频人脸交换 事实上，一些用于deepfake制作的工具已经在网上提供了一段时间了，比如在GitHub上。 虚假情报活动：Deepfake视频还可以制造更有效的虚假信息活动，并可用于操纵公众舆论。某些攻击，如拉高出货（pump-and-dump）计划，依赖于来自知名人士的消息。 劫持物联网（IoT）设备：使用语音或人脸识别的设备，如亚马逊的Alexa和许多其他智能手机品牌，将会出现在deepfake罪犯的目标名单上。
换脸甄别（ATDF）技术可鉴别视频、图片中的人脸是否为AI换脸算法所生成的假脸，同时可对视频或图片的风险等级进行评估。广泛应用于多种场景下的真假人脸检测、公众人物鉴别等，能有效的帮助支付、内容审核等行业降低风险，提高效率。
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