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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。 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。 与此同时，换脸鉴别模型还需要对目前不存在、但未来可能出现的换脸技术也具有判别力，如何去预测未来换脸技术的发展方向，提前布防，也是重要课题。 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

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。 AI 换脸与换脸鉴别如同一场攻防战，处于防守方的换脸鉴别想准确预测进攻方的路线，是非常困难的。 与此同时，换脸鉴别模型还需要对目前不存在、但未来可能出现的换脸技术也具有判别力，如何去预测未来换脸技术的发展方向，提前布防，也是重要课题。 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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    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

    如果用户禁用人脸识别，Facebook就会停止在图像上自动标记该用户，同时停止建议其他人在图像上标记。 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。 接下来，该团队将会扩展算法以检测 Deepfake 视频。其中包括图像如何逐帧变化，以及能否从变化中识别出可检测的模式。 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

    从抗议人脸识别滥用，到呼吁相关法律法规建设也是必然。 关于人脸识别的法律法规该如何制定 很多人希望，这次“国内人脸识别第一案”能够倒逼立法立规，对以法律制度规范“人脸识别”技术使用产生警示、推动效应。 如果用户禁用人脸识别，Facebook就会停止在图像上自动标记该用户，同时停止建议其他人在图像上标记。 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。 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来了，我们来谈谈国外法规和隐私保护技术

    如果用户禁用人脸识别，Facebook就会停止在图像上自动标记该用户，同时停止建议其他人在图像上标记。 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。 接下来，该团队将会扩展算法以检测 Deepfake 视频。其中包括图像如何逐帧变化，以及能否从变化中识别出可检测的模式。 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。 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。 现在让我们弄清楚你要如何在你的终端上构建这个推荐系统。

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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。 同时还鼓励模型进一步自发产生新的面部表情，比如眨眼等动作。 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： ? 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。 同步鉴别器（Synchronization Discriminator）加强了对视听同步的要求，决定画面和音频应该如何同步。它使用了两种编码器获取音频和视频的嵌入信息，并基于欧式距离给出判断。 同步鉴别器的结构如下： ? 就是这样，无需造价高昂的面部捕捉技术，只需这样一个网络，就能将一张照片+一段音频组合成流畅连贯的视频了。

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    AI智能视频平台如何切换人脸识别算法？

    人工智能的细分领域很广泛，市场目前比较普及的是计算机视觉、语音识别、自然语言处理、深度学习、智能机器人、自动驾驶等等。 TSINGSEE青犀视频深耕音视频技术多年，在人工智能的浪潮下，也积极在视频平台中融入人工智能应用。目前我们正在积极研发人脸识别、车辆识别、车牌识别技术与视频监控平台的融合。 TSINGSEE青犀视频具有AI人脸识别能力的视频平台正处在研发阶段，平台的人脸识别算法分别接入了虹软和百度两种识别算法。若要切换人脸识别算法，可在配置文件中修改engine参数。 算法封装成了统一的接口AIFaceInterface，如图： 百度和虹软类型都实现了接口中的方法，所以只需要在一个结构体中定义一个类型为AIFaceInterface的字段，如图： 在程序启动或者切换识别算法时 近期TSINGSEE青犀视频也推出了基于边缘AI计算能力的硬件设备——AI安全生产摄像机，设备内置了多种AI深度学习算法，可实现的智能检测有烟火识别、安全帽/工作服检测、睡岗离岗检测、人员入侵检测等等。

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    真实到可怕！英伟达MIT造出马良的神笔

    比如把道路两侧的建筑全都变成树木，顿时有一种行驶在森林公园的感觉： ? 或者把行道树也给变成建筑，不过这些建筑倒是看起来有年头了： ? 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。 如果应用在视频生产中，简直可以让抠图小鲜肉们一年拍10000部电影都不成问题。 最后，清晰的效果欢迎大家点开视频查看： ? 技术细节 这么NB的效果，是怎么实现的？ 说下要点。 ? 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。 而且研究团队给出了详细的训练指南，可以算是手把手教你如何自己训练出一个类似的强大神经网络。 包括用8个GPU怎么训练，用1个GPU又该怎么设置等等。 ?

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    优Tech分享｜人脸安全前沿技术研究与应用

    在人脸识别技术正在被广泛运用的今天，人脸攻击技术不断进化，攻击类型也在逐步增加，给人脸安全技术带来了诸多挑战，我们应该如何应对？ 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 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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    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。 此外，人脸识别系统只能在未知的视频中识别训练集中出现的人。而开放式的人脸识别可以先判断这个人脸是否是已知的，如果已知然后再去识别具体身份，但目前在这方面的研究还很少。 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。 通过半监督训练方法，只需要关注算法的建议，而无监督学习可以通过结合多种形式（如人脸和文本识别）来实现。

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    十个生成模型(GANs)的最佳案例和原理 | 代码+论文

    了解物体运动和场景动力学是计算机视觉中的一个核心问题。对于视频识别任务（如动作分类）和视频生成任务（如未来预测），需要构建一个能理解如何进行转换场景的模型。 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。 然后对向量Y执行诸如加法和减法的算术运算，来创建单张图像，即向量Z是通过戴眼镜的男人减去不戴眼镜的男人，再加上不戴眼镜的女人得到的。 作为一名工程师，我们应该意识到，它是一种强大的方法，可训练出能完成任何复杂人类任务的神经网络。GANs用实际性能证明，创造力不再是人类独有的特质。

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    大咖 | 清华大学王生进教授：人像态势识别及其在智能视频监控中的应用

    大数据文摘记者谭婧、魏子敏 安防已经成为人工智能落地场景中的重要赛道，其涉及的智能视频分析、人脸识别等关键技术也在研究领域受到了极大的关注。那么安防领域中涉及的人脸识别有何痛点？ 在政府管理论坛上，清华大学媒体大数据认知计算研究中心主任王生进教授发表了题为《人像态势识别及其在智能视频监控中的应用》的演讲，他指出，目前我国视频监控建设卓有成效，摄像头的数量惊人，达到了2000多万个 聚焦公共安全、平安城市、视频监控、网络安全的需求，以安防视频大数据，及网络空间各种视频、图像、语音、网络信息为大数据基础，创新人工智能和机器学习理论，构建公共安全大数据应用技术创新平台是我们工作的重点。 7、人群密度监测 8、异常行为（奔跑打架斗殴）检测 9、视频质量诊断 10、视频浓缩与摘要 11、视频内容快速检索 12、图像增强与复原技术 人脸识别技术应用方面，根据实际应用场景，人脸识别可以分为如下 大数据时代，如何处理从各个数据源收集来的信息，如何对不同地点、不同媒体、不同时间、以及不同清晰度、不同粒度的信息进行综合利用，包括对信息的真伪进行鉴定；都是从未完成过的挑战。

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    为什么说GAN很快就要替代现有摄影技术了？

    ； 随着训练的进行，生成假图像的生成器和检测它们的鉴别器会变得越发的智能； 最后，生成器设法创建一个与真实图像数据集中的图像难以区分的图像。 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。 然而，在可预见的未来，它不仅能够创建高分辨率的精确图像，还能够创建完整的视频。 想象一下，只需要简单地将脚本输入到GAN中，便可以生成一部电影。 不仅如此，每个人都可以使用简单的交互式应用程序来创建自己的电影（甚至可以自己主演！）。 当然，技术是一把双刃剑。 若是这么好的技术被坏人利用，后果是不堪设想的。 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”。

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

    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。 我们的系统可以自动地将一张会说话的人脸翻译成一种给定的目标语言，并具有逼真的嘴唇同步。 (2)提出了一个新的模型LipGAN，它可以生成任何语言中基于音频的真实说话面孔。 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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    计算机视觉文章盘点

    深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络 关键词：CNN 反向传播算法推导-卷积神经网络 关键词：反向传播 卷积神经网络的压缩和加速 关键词：CNN 如何让 关键词：人脸识别 人脸识别中的活体检测算法综述 关键词：活体检测 利用多帧人脸来预测更精确的深度 关键词：人脸识别 异质人脸识别研究综述 关键词：人脸识别 人脸检测算法综述 关键词：人脸检测 人脸检测算法之S3FD 关键词：S3FD 如何检测极小人脸？ ：语义分割 视频语义分割介绍 关键词：语义分割 三维深度学习中的目标分类与语义分割 关键词：语义分割 基于单目视觉的三维重建算法综述 关键词：三维重建 论文复现：谷歌实时端到端双目系统深度学习网络stereonet ：用于高效视频理解的TSM 关键词：时空建模 视频理解 S3D，I3D-GCN，SlowFastNet, LFB 关键词：视频理解 文本相关 OCR技术简介 关键词：OCR 文本表示简介 关键词：文本表示

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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（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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