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AI换脸鉴别率超99.6%，微软用技术应对虚假信息

，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。 事实上，大约 30% 经过 AI 换脸的合成照片、合成视频是人类仅凭肉眼无法识别的，很容易被当作真实信息进行再次传播。这已成为一个亟待解决的社会性问题，面对这个问题，我们应该以及可以做些什么？ 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。 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。

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AI换脸鉴别率超99.6%，微软用技术应对虚假信息

、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。 事实上，大约 30% 经过 AI 换脸的合成照片、合成视频是人类仅凭肉眼无法识别的，很容易被当作真实信息进行再次传播。这已成为一个亟待解决的社会性问题，面对这个问题，我们应该以及可以做些什么？ 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。 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。

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    Tencent 人脸识别 Android V3 鉴权

    Android 关于腾讯 人脸识别 V3 鉴权代码，供参考 注意：Android9.0 默认是禁止所有的http，且android4.0以后不能在主线程发起网络请求。 import java.util.TimeZone; import javax.crypto.Mac; import javax.crypto.spec.SecretKeySpec; /** * 人脸识别 * @param action 人脸识别接口名 例如 DetectFace * @param paramJson json化的参数 * @param version SignedHeaders + ", " + "Signature=" + signature; //创建 2. error ： No Network Security Config specified, using platform default 解决方案： （1）res文件夹下新建xml目录，然后创建network_security_config.xml

    1.3K132

    国内人脸识别第一案，我们来谈谈国外法规和隐私保护技术

    从抗议人脸识别滥用，到呼吁相关法律法规建设也是必然。 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。 该公司创建了针对照片和视频的类似 Twitter 的账户验证系统，在照片被拍摄时将照片打上“正版”的标记。 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。 通过这些信息，媒体和用户可以判断出该图片是否经过PS等人为修饰，进而判断相关资讯真伪。 除了鉴别假图片，区块链技术还能鉴别假视频。

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    国内人脸识别第一案，我们来谈谈国外法规和隐私保护技术

    但是，在今年8月，支付宝刚刚宣布投资3亿普及刷脸技术后，就有人发布了一个测试视频，在视频中，工作人员使用3D打印制作的蜡像人头，骗过支付宝的人脸识别系统，成功买到了一张火车票。 ? 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。 该公司创建了针对照片和视频的类似 Twitter 的账户验证系统，在照片被拍摄时将照片打上“正版”的标记。 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。 通过这些信息，媒体和用户可以判断出该图片是否经过PS等人为修饰，进而判断相关资讯真伪。 除了鉴别假图片，区块链技术还能鉴别假视频。

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    Recorder︱一些图像识别初创公司产品及API搜集ing...

    ）、人脸辨识、相似人脸搜索、人脸分组 7、视频中的图像技术 抖动的视频自动进行平滑和稳定处理、使用具有高精度的人脸位置检测和跟踪功能来分析视频，可在一个视频中最多检测 64 张人脸、测在静态背景的视频中发生运动的时间 此服务将分析检测到帧运动的输入视频并输出元数据，还可定义运动发生时所在的精确坐标、自动创建运动缩略图摘要，让人们快速预览你的视频 . . 3、图普科技（图像识别） 国内最大的图像识别云服务平台，每日处理数亿的图片及视频内容。创始人李明强是微信创始团队成员之一，曾带领团队打造出QQ邮箱。业界最专业的智能图片鉴黄师。 9、依图科技依图：与您一起构建计算机视觉的未来 大数据智慧平台 10、tu Simple图森 我们提供最佳的自动驾驶解决方案 11、飞搜 打造最好的在线人脸识别引擎，提供了人脸校验、人脸属性分析、目标场景识别 语音转化 可替您将文字转成语音、文字转成方言（真人语音），识别语音、歌曲等。 视频识别 可以为您完成视频内容收集，字幕识别，视频内容鉴定等内容。

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    国内人脸识别第一案来了，我们来谈谈国外法规和隐私保护技术

    从抗议人脸识别滥用，到呼吁相关法律法规建设也是必然。 ? 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。 该公司创建了针对照片和视频的类似 Twitter 的账户验证系统，在照片被拍摄时将照片打上“正版”的标记。 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。 通过这些信息，媒体和用户可以判断出该图片是否经过PS等人为修饰，进而判断相关资讯真伪。 除了鉴别假图片，区块链技术还能鉴别假视频。

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    只要一张照片，说话唱歌视频自动生成，降维打击Deepfakes丨已开源

    呵呵，真棒，以后坏人们被捏到把柄的时候，就都能说“没有的事啦，是假视频。” 多鉴别器结构 如何用一张照片做出连贯视频？研究人员认为，这需要时序生成对抗网络（Temporal GAN）来帮忙。 ，使用两个时间鉴别器，对生成的视频进行视听对应，来生成逼真的面部动作。 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。 帧鉴别器（Frame Discriminator）是一个6层的卷积神经网络，来决定一帧为真还是假，同时实现对说话人面部的高质量视频重建。

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    优Tech分享｜人脸安全前沿技术研究与应用

    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]。 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。 1）时空不一致建模[9]：伪造视频除了在单帧图像上存在着伪造痕迹，在时序运动过程中也存在着帧间不一致现象，例如帧间像素抖动等。

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    真实到可怕！英伟达MIT造出马良的神笔

    这可不是在播放录像，街景中的道路、车辆、建筑、绿植都是自动生成的。原本只是简单勾勒景物轮廓的语义分割图，摇身一变就成了真实的街景。 真实的有点过分。 而且，还可以生成各种不同风格的视频： ? 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。 ? 随着左侧人体模型的跳动、位移和肢体不断变换，右侧的真人视频中，主角也在随之舞蹈，无论你想要什么样的姿势，变高、变矮、变胖、变瘦，只要把左侧的人体模型调整一下，右侧的真人视频就会乖乖的听你调教。 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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    只要一张照片，说话唱歌视频自动生成，降维打击Deepfakes丨已开源

    呵呵，真棒，以后坏人们被捏到把柄的时候，就都能说“没有的事啦，是假视频。” 多鉴别器结构 如何用一张照片做出连贯视频？研究人员认为，这需要时序生成对抗网络（Temporal GAN）来帮忙。 ，使用两个时间鉴别器，对生成的视频进行视听对应，来生成逼真的面部动作。 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。 帧鉴别器（Frame Discriminator）是一个6层的卷积神经网络，来决定一帧为真还是假，同时实现对说话人面部的高质量视频重建。

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    深度学习中最常见GAN模型应用与解读

    ，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： 图像数据集生成 生成人脸照片 生成真实化照片 生成卡通照片 图像翻译 文本到图像翻译(Text2Image 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 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 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。 首先根据输入的人脸与年龄生成人脸，然后根据得到隐式向量优化重建得到特征跟输入原图一致的aging face，模型的结构如下： ? 论文中生成的年龄化人脸分为六个级别，显示如下： ?

    1.6K41

    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。 人脸识别 人脸识别算法能够通过给定数字图像或者视频帧中的人脸鉴定一个人的身份。 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 他们分别创建个性化的音乐和视频播放列表，为用户提供舒适轻松的使用体验。几乎不需要任何交互来保持消费的内容。快餐式内容可以让电视服务供应商和广播公司在他们所服务的内容上创造相同的用户体验。

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    如何避免人脸识别系统被破解，随机动作指令人脸活体检测技术有作为

    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

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

    “惊蛰春雷响,农夫闲转忙”，搬砖的小伙伴们也忙起来吧~~ 引言 本文“Face-To-Face Translation”是指的要建立这么一个系统：它能够自动地将说a语言的人的视频翻译成目标语言B， 通过这样做，翻译系统变得整体化，并且如我们在本文中的人工评估所示，显著改善了用户在创建和消费翻译的视听内容方面的体验。 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。 包含面部说话音频A与适当的唇同步。    我们在一个直观的GAN设置中训练我们的LipGAN网络。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。 ?

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    200行代码落地人脸识别开锁应用

    人脸认证成功时，实时画面水印字幕变更为“认证成功”，并弹开保险箱门。进入后续游戏环节。 2.产品要求 2.1 需求说明 需求提出时比较明确，核心逻辑不复杂。 人脸识别：通过人脸识别进行鉴权。 开锁管理：通过鉴权则打开箱门，未通过则保持锁定。 反馈提示：需要有实时视频反馈，指引明确，便于优化玩家体验。 关键特性 图片识别：使用图片识别，而非视频流，减少对网络带宽要求。 3.2 系统搭建 3.2.1 腾讯云配置 注册账号 按文档指引获取API密钥 配置人脸识别 访问官网控制台，通过“新建人员库->创建人员->上传照片”，建立认证基础。 4.其它 4.1 方案选型对比 设计的核心在于人脸鉴权模块，这里直接影响成本和稳定性，最后选择了上文方案（平衡成本、维护性及可靠性）。

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    用树莓派做一个人脸识别开锁应用

    人脸认证成功时，实时画面水印字幕变更为“认证成功”，并弹开保险箱门。进入后续游戏环节。 2.产品要求 2.1 需求说明 需求提出时比较明确，核心逻辑不复杂。 人脸识别：通过人脸识别进行鉴权。 开锁管理：通过鉴权则打开箱门，未通过则保持锁定。 反馈提示：需要有实时视频反馈，指引明确，便于优化玩家体验。 树莓派：终端主控 摄像头：视频输入 传感器：超声波测距 显示屏：视频输出 继电器：控制电磁锁 电磁锁：控制保险箱门 3.1.2 关键特性 图片识别：使用图片识别，而非视频流，减少对网络带宽要求。 3.2 系统搭建 3.2.1 腾讯云配置 注册账号 按文档指引获取 API 密钥 配置人脸识别 访问官网控制台，通过“新建人员库->创建人员->上传照片”，建立认证基础。 4.其它 4.1 方案选型对比 设计的核心在于人脸鉴权模块，这里直接影响成本和稳定性，最后选择了上文方案（平衡成本、维护性及可靠性）。

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    AI版“创造101”来了！出单曲拍电视剧，真人偶像失业危机？

    Deep Real技术可以通过人工智能创建虚拟人、物体、室内空间、生物以及虚拟自然环境等。现有的虚拟偶像多数是动画师长时间人工设计，逐帧创建图像，打造AI视频。 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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    • 换脸甄别

      换脸甄别

      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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