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AI智能视频平台如何切换人脸识别算法?

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。 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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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。 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。 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%*。

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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。 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。 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%*。

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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

    等这技术成熟了,川普真的干坏事的小视频出来,他就可以轻描淡写的说这是假视频。 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? 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: ? 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。

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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

    等这技术成熟了,川普真的干坏事的小视频出来,他就可以轻描淡写的说这是假视频。 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? 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: ? 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。

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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

    如何能控制技术,除了让相关政策法规予以规范,掌握核心技术的科技巨头也责无旁贷。 ? 从技术层面如何对抗人脸被滥用? 并且,Facebook首席技术官Mike Schroepfer发布博客宣布,公司正和微软联合来自麻省理工、牛津等大学的研究者,通过置办“Deepfakes鉴别挑战赛”,探索如何通过数据集和基准测试检测Deepfake 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。 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。 除了鉴别假图片,区块链技术还能鉴别视频

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    优Tech分享|人脸安全前沿技术研究与应用

    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? 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。

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    真实到可怕!英伟达MIT造出马良的神笔

    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。 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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    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

    如何能控制技术,除了让相关政策法规予以规范,掌握核心技术的科技巨头也责无旁贷。 ? 04 从技术层面如何对抗人脸被滥用? 1. 并且,Facebook首席技术官Mike Schroepfer发布博客宣布,公司正和微软联合来自麻省理工、牛津等大学的研究者,通过置办“Deepfakes鉴别挑战赛”,探索如何通过数据集和基准测试检测Deepfake 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。 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。 除了鉴别假图片,区块链技术还能鉴别视频

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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

    如何能控制技术,除了让相关政策法规予以规范,掌握核心技术的科技巨头也责无旁贷。 ? 四、从技术层面如何对抗人脸被滥用? 1. 并且,Facebook首席技术官Mike Schroepfer发布博客宣布,公司正和微软联合来自麻省理工、牛津等大学的研究者,通过置办“Deepfakes鉴别挑战赛”,探索如何通过数据集和基准测试检测Deepfake 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。 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。 除了鉴别假图片,区块链技术还能鉴别视频

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    深度学习中最常见GAN模型应用与解读

    ) 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

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    AI人脸识别真的成熟了吗?读完这篇你就懂了

    从一开始的烧钱阶段到今天的确定性发展,AI 一直渗透着人们的生活,从自动驾驶到人脸识别都是如此。其中,人脸识别技术应用较为广泛。 早期的人脸识别多采用传统机器学习算法,研究关注的焦点更多集中在如何提取更有鉴别力的特征上,以及如何更有效的对齐人脸。 随着研究的深入,传统机器学习算法人脸识别在二维图像上的性能提升逐渐到达瓶颈,人们开始转而研究视频中的人脸识别问题,或者结合三维模型的方法去进一步提升人脸识别的性能,而少数学者开始研究三维人脸的识别问题。 最后进入了人脸的深度学习时代,利用 CNN 网络建立的高维模型,直接从输入的人脸图像上提取有效的鉴别特征,直接计算余弦距离来进行人脸识别。 但人识别研究发展仍然可以分为三个阶段。 如今,AI 发展尖端模式下的厂商们也逐步进行开源,为人脸识别在更多领域的应用不断突破瓶颈。

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    视频平台AI人脸识别Python服务一直加载,该如何处理?

    基于AI的视频监控技术已经成为安防监控市场的发展趋势,TSINGSEE青犀视频在去年就已经开始对旗下视频平台部署AI算法,如EasyCVR视频融合云服务,目前已经具备人脸识别、车牌识别的AI智能检测能力 在今天的文章中,我们来和大家分享一下AI人脸识别研发过程中遇到的技术问题及解决技巧。 在开发中,我们遇到了AI人脸识别中Python服务一直处于加载状态的情况。 多次访问AI人脸识别的网页,标题头一直转圈,网页也一直没有加载到,最后网页加载失败。此时调用人脸识别和对比识别的接口也会显示失败。 视频监控领域应用较多和发展较为成熟的是人脸识别、目标识别等算法,而随着视频监控规模的扩大,越来越多的用户开始重视视频监控系统的智能化建设与应用。 TSINGSEE青犀视频致力于AI+视频技术的研发,针对多行业的场景需求推出了智能化的视频解决方案,欢迎关注我们。

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    论文Express | 谷歌DeepMind最新动作:使用强化对抗学习,理解绘画笔触

    鉴别器能判断某图形是由Agent生成的,还是从真实照片的数据集中采样而来。 如果代理生成的图像成功地骗过了鉴别器,就会获得奖励。也就是说,奖励函数本身也是由代理学习得来,人类并没有设置奖励函数。 根据谷歌放出的一个绘画视频,该方法在数字、人物肖像的生成上,均取得了不错的效果。 谷歌绘画的视频 ▼ ? 在MNIST手写数字图像生成的实验中,输入数据包括手写数字的图像,但没有明确指出它们是如何绘制的。强化学习代理需要通过自学数字书写的笔画(图案、笔触强弱、笔顺),控制画笔,重现特定的图像。 接下来,鉴别器将作出预测,该图像是目标图像的副本,还是由代理生成的。图像越难鉴别,代理得到的回报越多。 重要的是,这一切是可以解释的,因为它产生了一系列控制模拟画笔的动作。 在人脸的真实数据集上,强化对抗式学习也取得了不错的效果。绘制人脸时,代理能够捕捉到脸部的主要特征,例如脸型、肤色和发型,就像街头艺术家用寥寥几笔描绘肖像时一样: ?

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    DeepMind&VGG提出人脸识别算法GhostVLAD,精度远超IJB-B数据集state-of-the-art

    人脸识别应用中,很多场景能够获取某一个体的多幅人脸图像的集合(比如在监控视频中),使用人脸图像集来做识别,这个问题被称为基于模板的人脸识别(template-based face recognition 这涉及到如何聚合多幅人脸图像的特征向量成为一个特征向量,使该特征紧凑而又更具鉴别性的问题。 层和L2归一化为紧凑鉴别的特征。 GhostVLAD是如何实现上述功效的呢? 说白了一句话,既然不要人为参与,那就要构建一种网络结构,让网络自动学习对识别不重要的信息,并丢掉它。 总结: 该文从一个简单的直觉开始,构建了一种帮助神经网络丢弃鉴别性不足的信息的有效方式,大幅改进了基于图像集合的人脸识别方法,算法具有较高的实用价值,思想也很值得借鉴!

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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

    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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    【开发技巧】智能视频平台人脸识别如何利用GO time包实现时间增减

    TSINGSEE青犀视频从去年开始也一直积极研发人工智能技术与视频平台的深度融合与应用,包括人脸检测、人脸识别、车牌识别等等,今天我们来分享一个开发技巧:如何利用GO time包实现时间增减。 image.png 人脸识别在匹配到人脸后存入数据库,在首页需要进行数据展示。 startTime.AddDate(0, -1, 0) 返回:2022-02-01 00:00:00 +0800 CST 人工智能技术重要性越来越凸显,在监控视频技术中融入AI智能应用也已经成为安防相关企业的重要发展战略

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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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