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人脸活体检测实现流程及鉴别步骤

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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解读 | 生成人脸修复模型:同时使用两个鉴别器,直接合成逼真人脸

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 ?...局部鉴别器被用来判别图像缺失区域中合成的图像补丁是否真实。整体鉴别器则用来判别整张图像的真实性。这两个鉴别器的架构相似于论文《用深度卷积生成对抗网络来进行非监督表征学习》中的所述架构。...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。...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....改进建议 这个模型一个局限是并不能处理一些未对齐的人脸,可以增加一个面部变形的网络来将输入的人脸规范化。

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深度学习之视频人脸识别系列三:人脸表征

作者 | 东田应子 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第三篇文章,介绍人脸表征相关算法和论文综述。...在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念,分析了深度学习在人脸识别的基本流程,并总结了近年来科研领域的研究进展,最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异;在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法...一、人脸表征 把人脸图像通过神经网络,得到一个特定维数的特征向量,该向量可以很好地表征人脸数据,使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大,同一张人脸的两个特征向量尽可能小,这样就可以通过特征向量来进行人脸识别...在该人脸识别模型中分为四个阶段:人脸检测 => 人脸对齐 => 人脸表征 => 人脸分类,在LFW数据集中可以达到97.00%的准确率。...三角化后的人脸变为有深度的3D三角网 f. 将三角网做偏转,使人脸的正面朝前。 g. 最后放正的人脸 h.

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视频人脸检测——OpenCV版(三)

视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置,...把处理的图片逐帧绘制给用户,用户看到的效果就是视频人脸检测。...视频人脸识别 这个时候,用到了上一节的《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 把人脸识别的代码封装成方法,代码如下: def discern(img): gray = cv2.cvtColor...x, y, w, h = faceRect cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), (0, 255, 0), 2) # 框出人脸...cap.release() # 释放摄像头 cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源 完整的代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- # OpenCV版本的视频检测

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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 ?...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。...包括用8个GPU怎么训练,用1个GPU又该怎么设置等等。 ? 你所需要准备的是,一个Linux或者macOS系统,Python 3,以及英伟达GPU+CUDA cuDNN。

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人脸识别到底怎么

demo,主要功能是人脸识别准确率,增加底库,删除底库,人脸比对等等。...图2 刷脸门禁 3 抓拍捕捉人脸发现可疑人物 我司目前有摄像机,加上人脸识别功能,通过摄像机的抓拍功能比对后台人脸功能发现可疑人物。 ?...景区出入园人脸检票 人脸识别终端是一款高性能的人脸识别产品,只需要在第一次入园时录入人脸,然后就可以“刷脸”游览景区内各个景点,同时出入景区也将更加便捷。...图13 景区出入园人脸检票 14.人脸识别对比(娱乐类) 主要通过人脸识别后的特征,和其他人脸比对,比如娱乐类,父子,母女,好友等比对,用来判别识别率,或者可以更精细说明鼻子比较像,眼睛比较像等等。。。...以往的做法可能是根据大量的人肉搜索录像,找出嫌疑犯可能出现的范围(但是比较耗时),可以通过视频中捕获该疑犯头像,然后人肉再去排查定位,提高效率,最后画出大概范围。 ? 图15 嫌疑人定位 16.

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视频人脸检测——Dlib版(六)

往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六) OpenCV添加中文(五) 图片人脸检测——Dlib版(四) 视频人脸检测——OpenCV版(三) 图片人脸检测——OpenCV版(二) OpenCV...视频人脸检测是图片识别的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——Dlib版(四)》 除了人脸识别用的是Dlib外,还是用OpenCV读取摄像头和处理图片(转为灰色),所以给出相关的文档...技术实现 有了OpenCV的视频人脸检测,Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同,具体的细节请参考,视频人脸检测——OpenCV版(三) 那篇已经讲的很细致了,在这就不具体叙述了。....waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 那么,OpenCV和Dlib的视频识别对比...,有两个地方是不同的: 1.Dlib模型识别的准确率和效果要好于OpenCV; 2.Dlib识别的性能要比OpenCV差,使用视频测试的时候Dlib有明显的卡顿,但是OpenCV就好很多,基本看不出来;

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视频人脸检测——OpenCV版(三)

视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置,把处理的图片逐帧绘制给用户...,用户看到的效果就是视频人脸检测。...视频人脸识别 这个时候,用到了上一节的《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 把人脸识别的代码封装成方法,代码如下: def discern(img): gray = cv2.cvtColor...x, y, w, h = faceRect cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), (0, 255, 0), 2) # 框出人脸...cap.release() # 释放摄像头 cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源 完整的代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- # OpenCV版本的视频检测

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深度学习之视频人脸识别系列四:人脸表征-续

作者 | 别看我只是一只洋 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第四篇文章,接着第三篇文章,继续介绍人脸表征相关算法和论文综述。...在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念,分析了深度学习在人脸识别的基本流程,并总结了近年来科研领域的研究进展,最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异;在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法...一、人脸表征 把人脸图像通过神经网络,得到一个特定维数的特征向量,该向量可以很好地表征人脸数据,使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大,同一张人脸的两个特征向量尽可能小,这样就可以通过特征向量来进行人脸识别...CosFace使用mtcnn进行人脸检测与对齐,人脸表征训练模型使用基于residual units 64层卷积网络的Sphere Face,在5M的训练集上训练,在LFW数据集上测试,精度达到99.73%...三、总结 本期文章主要介绍人脸表征相关算法和论文综述,人脸检测、对齐、特征提取等这些操作都可以在静态数据中完成,下一期将给大家介绍在视频数据中进行人脸识别的另一个重要的算法,视频人脸跟踪的概念与方法。

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视频人脸检测——Dlib版(六)

前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多,一个是模型方面的差距,在一方面和OpenCV的定位有关系,OpenCV是一个综合性的视觉处理库,既然这么精准,那就一起赶快来看吧。...视频人脸检测是图片识别的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——Dlib版(四)》 除了人脸识别用的是Dlib外,还是用OpenCV读取摄像头和处理图片(转为灰色),所以给出相关的文档...技术实现 有了OpenCV的视频人脸检测,Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同,具体的细节请参考,视频人脸检测——OpenCV版(三) 那篇已经讲的很细致了,在这就不具体叙述了。....waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 那么,OpenCV和Dlib的视频识别对比...,有两个地方是不同的: 1.Dlib模型识别的准确率和效果要好于OpenCV; 2.Dlib识别的性能要比OpenCV差,使用视频测试的时候Dlib有明显的卡顿,但是OpenCV就好很多,基本看不出来;

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Mybatis系列第9篇:延迟加载、鉴别器、继承怎么玩?

建库建表 创建一个db:javacode2018 4张表: t_user(用户表) t_goods(商品表) t_order(订单表) t_order_detail(订单明细表) 表之间的关系: t_order...NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '用户id,来源于t_user.id', create_time BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '订单创建时间...鉴别器(discriminator) 有时候,一个数据库查询可能会返回多个不同的结果集(但总体上还是有一定的联系的), 鉴别器(discriminator)元素就是被设计来应对这种情况的,鉴别器的概念很好理解...discriminator标签常用的两个属性如下: column:该属性用于设置要进行鉴别比较值的列。 javaType:该属性用于指定列的类型,保证使用相同的java类型来比较值。...-- 鉴别器 --> <!

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深度学习之视频人脸识别系列二:人脸检测与对齐

问题描述: 人脸检测解决的问题为给定一张图片,输出图片中人脸的位置,即使用方框框住人脸,输出方框的左上角坐标和右下角坐标或者左上角坐标和长宽。...算法难点包括:人脸大小差异、人脸遮挡、图片模糊、角度与姿态差异、表情差异等。...如下图所示: 第三阶段:与第二阶段类似,最终网络输出人脸框坐标、关键点坐标和人脸分类(是人脸或不是)。...,然后根据人脸的关键点坐标调整人脸的角度,使人脸对齐,由于输入图像的尺寸是大小不一的,人脸区域大小也不相同,角度不一样,所以要通过坐标变换,对人脸图像进行归一化操作。...,下一期我给大家介绍一下人脸表征的相关算法,即通过深度学习提取人脸特征,通过比较人脸特征进行人脸识别与验证。

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怎么创建域名?域名该怎么选择?

,所以,请跟随小编一起了解下怎么创建域名?...域名该怎么选择? image.png 怎么创建域名? 首先,想要创建域名,先要找到域名代理商,现在域名代理商一般都有自己域名注册网站,通过浏览器搜索都可以搜到,挑选排行前五其中一个网站,开始注册。...最后,当我们把几个主流域名选择后,点击付费按钮,付给域名代理商使用费,就可以在域名管理后台看到自己购买域名了,这时候域名就成功创建了。题外话,域名后期还需要续费。 域名该怎么选择?...相信经过以上的了解,大家至少清楚怎么创建域名和域名该怎么选择,最重要的是,随着企业越来越多,好的域名越来越少,对此,我们可以先注册域名,不要等到需要时候才急忙去注册。...还有些人对怎么创建域名,觉得很麻烦,其实,现在很多域名注册平台,已经简化了很多步骤,简单操作即可完成域名创建

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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。...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。

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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。...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。

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python+opencv 实现图像人脸检测及视频中的人脸检测

下载HAAR与LBP数据 2. opencv相关知识 二、python+opencv实现人脸检测 1. 图像单人脸检测 2. 图像多人脸检测 3. 视频人脸检测 4....LBPH是在原始 LBP 上的一个改进,在 opencv 支持下可以直接调用函数直接创建一个 LBPH 人脸识别的模型。...图像单人脸检测 import cv2 as cv def face_detection(image): # 创建一个级联分类器 加载一个.xml分类器文件 它既可以是Haar特征也可以是LBP.../ """ import cv2 # 加载视频 cap = cv2.VideoCapture('test.mp4') # 创建一个级联分类器 加载一个.xml分类器文件 它既可以是Haar特征也可以是...自己进行简单测试时也会发现,人物动作、视频中镜头切换过快、背景变化等因素,可能会造成对视频人脸检测不准确。 4.

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让对方把头侧扭90°,这一动作可辨别Deepfake伪造人脸

一直以来,研究者发现 DeepFake 存在着这样一个漏洞:当伪造人脸头部转到 90 度时(侧脸 90 度),对方就能识别视频中的人脸是不是伪造的。 这是怎么回事呢?...DeepFaceLive 是流行的 DeepFaceLab 软件的一个直播版本,能够帮助用户实时创建不同的视频身份。 测试中,在人脸转到 90 度以前,其余角度我们很难发现这张脸是伪造的。...不过,借助这一漏洞,我们可以判断视频会议中与自己交谈的人是真实的还是伪造的。 横向限制 这一漏洞是怎么造成的呢?...因此,Deepfake 这一缺点提供了一种潜在的方法,可以在实时视频通话中发现「伪造」的人脸。如果你怀疑和你说话的人可能是一个「深度伪造的人脸」,你可以让他们侧身一到两秒钟,看看对方有没有破绽露出。...Deepfake 换脸能够以假乱真,但鉴别算法总能找到破绽,以控制假视频的传播。

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