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？
还记得前些天风靡网络的FaceApp吗，它是利用AI算法的自拍应用，把人们上传的照片中的人脸变年轻或者老化。
目前用于人类生成相关的「可动画3D感知GAN」方法主要集中在头部或全身的生成，不过仅有头部的视频在真实生活中并不常见，全身生成任务通常不会控制人物的面部表情，并且很难提高生成质量。
机器之心专栏 人民中科、中科院自动化所国家模式识别实验室 来自人民中科与中科院自动化所国家模式识别实验室的研究团队，提出了一种基于身份空间约束的伪造人脸检测新方法，该方法具有较好的泛化性与兼容性。 随着深度学习等技术的发展，机器自动生成内容的水平不断提高；其中深度伪造（Deepfakes）更是内容生产中的热门技术，在短视频、直播、视频会议、游戏、广告、军事等领域已得到了广泛应用。但具备高度欺骗性的深度伪造技术也引发了诸多争议，它进一步混淆了数字世界与真实世界边界，带来了相应的风险和挑战。 深度伪造技术的兴起
包治百病 口红续命 双十一已过半，熬到凌晨2点才睡的你 看着已清空的购物车 是否觉得自己的美貌又增添了几分 然鹅，好看的皮囊千篇一律 有趣的灵魂万里挑一 如何在双11快速鉴别身边“有趣的灵魂”？ 看TA的购物车买了啥就知道～ 一年一度的购（duo）物（shou）节 有的小哥哥小姐姐们抢券、盖楼、熬夜 是为了买包包、买口红、买衣服、买AJ 而还有一部分小哥哥和小姐姐 却抢着为知识买单 他们既要精致的外表 更要精致的灵魂 这与非著名教育学家鹅老师的观点不谋而合 有句话说 三
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1、A Novel Method to Compensate Variety of Illumination In Face Detection
2014年Ian Goodfellow首次提出Generative adversarial networks (生成对抗网络)简称GANs，生成对抗网络就开始在计算机视觉领域得到广泛应用，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：
近日社交网络上爆红的一款换脸应用，让许多普通用户体验到了跟爱豆同框、与偶像飙戏的快乐，也因数据使用带来的问题陷入了舆论的漩涡——除了用户隐私保障，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。
曾造出无数“小视频”、恶搞过多位明星的知名换脸神器Deepfakes，这下被降维打击了。
昨天IFAA联盟发布“本地人脸识别安全解决方案”，用来实现金融级别现金支付的技术，“像iPhone X那样去人脸支付吧！安卓终于再一次追平了苹果”，并总结出“攻克了几乎是行业性的四大难题”：
最近，韩国人工智能公司Pulse 9推出了一个完全由AI打造的韩国流行音乐女团，Eternity。Pulse 9通过该公司研发的“Deep Real”技术打造了11位AI女团成员，并发布了单曲MV“I’m Real”。该单曲在YouTube上的播放量达到67万。
拿到神笔的马良，可以画物品、画动物、画食物，而且，这些画作都可以一秒钟从画面上出来，变成真实世界中存在的东西。
随着大数据时代的到来，个人信息安全问题日益严峻，基于图像处理的人脸识别和检测技术得到了广泛的应用。然而，目前人脸检测技术都是针对数量较小的人脸图像，随着大数据概念的深入，图像大数据处理将对人脸识别技术提出更高要求。在最原始的基于人脸识别系统中，基于当前拍摄的人脸照片与预先存储的人脸照片之间的比对，来进行身份验证。然而，当将被仿冒者本人的照片置于这种基于人脸照片比对的身份验证系统中的摄像头前时，这种基于人脸照片比对的身份验证系统可能通过用户身份验证。换言之，恶意用户可以使用被仿冒者的照片来进行恶意攻击(即，照片攻击)，这种基于人脸照片比对的人脸识别系统不能抵抗照片攻击。于是，人脸活体检测技术应运而生。
本项目利用深度学习由文本生成人脸图像，除了结合 StackGAN 和 ProGAN，作者还参考了从文本到图像的研究，并修改为从文本合成人脸。
什么？方案里没有人脸识别，看来你们的方案还是老旧的方案。上面就是客户给你的方案汇报一个总结。是不是很委屈，是不是很郁闷，你是不是想说，我们也不是人脸识别企业，为什么要懂这么多啊。
2002年，单身青年说双11还是光棍节。 2012年，电商平台说双11成了消费节。 2022年，腾讯课堂的学习型青年大胆开麦：我们的双11是学习节！ 11月12日，国内领先的在线职业教育平台腾讯课堂发布了《2022双11网课消费趋势报告》。报告显示，从算法、编程到情商口才，从汽修、消防到短视频带货，从养花养草到科学养娃……这届学习型青年对各类技能的学习热情在双11期间拉满。对他们来说，没有什么人生问题是一节网课解决不了的，如果有，那就上两节。 趋势一：人均学习时长是去年1.5倍 学习型青年：跟剁手热情一样
人脸识别成了近年火热的人工智能落地方向之一。简单地看来，人脸识别是一个验证身份的过程，所以后跟个人身份证打通也是理所应当。要判断画面上呈现的是不是一个真的人脸，途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸，光靠一个二维的模式识别，或者人脸特征点的对齐都是远远不够的，存在一定的局限性。
基于生物特征识别术的个人身份识别，生物特征识别技术符合GB/T 27912-2011的规定。此外,还包括下列方面：
夏乙 安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 输入一张语义地图—— 就能为你还原整个世界。 输入一张亲妈都认不出来的语义标注图—— 为你合成一张真实的人脸。 聪明的你可能已经发现，这个
付费电视服务在与运营商之外的第三方通过互联网提供（Over-The-Top，OTT）的视频点播（Video-on-Demand，VoD）服务的竞争中逐渐处于劣势，尽管电视服务运营商拥有海量的媒体内容，但是后者利用短视频和刷剧（binge-watching）的功能可以更好地迎合如今观众的需求。为了解决这个问题，一些电视服务运营商通过人工将线性的视频内容剪成视频点播的形式向用户提供简短的内容，但这通常不可行也不可扩展。而且研究表明，用户尽力去发现的新内容总是令人失望的。近些年来，机器学习算法尤其是深度学习因其在目标识别和语音识别任务中可以匹敌甚至超过专业人士的表现得到了极大的普及。
一年一度双11，今年又有什么不同？10月30日，2020腾讯云11.11云上盛惠活动正式上线，视频云直播&云点播作为腾讯云明星产品线，以空前的折扣力度回馈音视频开发者，那到底哪款产品适合我，到底怎么买最划算？话不多说，敲黑板，划重点。 主会场 | 爆品秒杀专区 适合于个人及小型企业初次体验 #腾讯云新用户推荐100GB流量秒杀# 直播100GB流量包 仅需9.9元（日常价25元） 点播100GB流量包 仅需9元（日常价19元） #不限新推荐，超低折扣流量包# 直播流量包6折（含1TB/ 5
郭一璞 假装发自 深圳 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 刚刚，小米在华为家门口深圳，发布了一款最像iPhone X的安卓旗舰机。 这是小米史上人数最多的发布会、新品最多的发布会，并且可能是
许多人当听到“人工智能”、“机器学习”或者“bot”的时候，首先浮现在脑海当中的应当是科幻片中经常出现、未来感十足的既会走路又会说话的机器人。
2013年，苹果机iphone5S让指纹识别在手机上普及，它告诉各大手机厂商，指纹可以这么玩。同样苹果它也让指纹识别从手机上消失。譬如，今年苹果就推出了支持面部识别的iPhone X，而这款产品不仅带来了黑科技，也让解锁技术得到进一步的变革。当然，更值得一提的是，iPhone X的面部识别技术现在也已成为Android手机厂商所追求的潮流风向。 那老派今天就跟大家讲讲身份识别的几大类型。 1.指纹识别 指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。指纹识别技术涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、数学形
AI 成为新基建风口模式下的一个重要选题，让人们对于 AI 的热情空前高涨。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。
OPPO R15新机发布，最受伤的还是网友，看到明星代言的份上，作为机粉和星粉，很多网友在过年的时候终于忍不住入手了OPPO去年的新机OPPO R11S，过了个好年。年过完了，新手机用了，好了，OPP
智能视频分析识别监管系统在安全管理中起着安全管家的功效，大幅提高了公司在生产安全管理里的安全指标。AI视频个人行为分析系统借助视频优化算法分析视频具体内容，根据获取视频里的关键信息、标识，产生相对应的警报时间和警报监管方式，大家能通过各种各样的方式迅速收到异常信息。AI依靠Cpu强劲的测算作用，视频个人行为分析系统快速分析视频界面里的海量信息，获得大家想要的违规警报信息内容。
在人脸识别应用中，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）。
视频ai智能分析边缘计算盒可以配备为在施工工地现场监测到违规事件时开启即时警报，并伴随時间的变化收集数据，将其展示为历史时间数据图表、图型或热点图。视频ai智能分析边缘计算盒与传统的的视频监管方式对比，传统式的视频监管方式 通常必须手动式分析很多的视频流，视频ai智能分析边缘计算盒可以协助工作员在必须付诸行动时过虑有关事情并发送报警。
大数据文摘作品 作者：龙牧雪 深度学习合成图像并不是什么新鲜事。谷歌自己就做过SketchRNN，能识别8条腿的猪有异常，输出4条腿的猪（戳这里看）。 不过这些都依赖于人类输入数据的指导。人类需要告诉模型，哪些输入图片是猪，模型才能从中总结规律。 昨天，谷歌DeepMind发出了一篇博文，介绍了其最新论文Synthesizing Programs for Images using Reinforced Adversarial Learning（大数据文摘公众号后台回复“图像”即可下载）。 谷歌使用一种名叫
本文介绍了一种从语义图像生成逼真图像的方法，该方法基于Pix2Pix，并进行了改进。首先，使用条件生成对抗网络（cGAN）生成逼真的图像，然后使用多尺度鉴别器来提高生成图像的质量。最后，引入了实例级条件，在生成图像时为每个像素赋予一组实例条件，以使生成的图像更加真实。
导读：近日，浙江理工大学特聘副教授郭兵起诉杭州野生动物世界年卡系统采集人脸，已被杭州市富阳区人民法院正式受理。此案被称为“国内人脸识别第一案”。一直被忽视的互联网隐私终于被慢慢地重视起来。
一是杭州野生动物世界“为了方便消费者快速入园”，在今年 10 月将年卡系统从“指纹入园”升级为“人脸识别入园”，被消费者起诉。起诉者是浙江理工大学特聘副教授郭兵，他在五个月前办理了年卡，郭兵认为，“园区升级后的年卡系统进行人脸识别将收集他的面部特征等个人生物识别信息，该类信息属于个人敏感信息，一旦泄露、非法提供或者滥用，将极易危害包括原告在内的消费者人身和财产安全。”
2017年12月，一位名为“Deepfakes”的用户在全球流量排名第四的国际互联网社区“Reddit”上发布了一段好莱坞女星盖尔·加朵的伪造人脸视频，掀起了一阵轰动，这一事件作为开端，标志着人脸深度伪造技术的兴起，而该用户的用户名也被引用成为了这一类技术的代名词“Deepfake[1]”。 因此，Deepfake指代人脸的深度伪造，即将目标视频人物的脸替换成指定的原始视频人脸，或让目标人脸重演、模仿原始人脸的动作、表情等，从而制作出目标人脸的伪造视频。
【导读】分享的文章，其提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面，包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。首先，提出了一种增强原始特征映射的特征增强模块(FEM)，将单个镜头探测器扩展到双镜头探测器。其次，采用由两组不同的锚计算的渐进锚损失(PAL)来有效地促进特征。第三，通过将新的锚分配策略集成到数据增强中，使用了改进的锚匹配(IAM)，以提供对REGRESOR的更好的初始化。由于这些技术都与双流设计有关，所以将提出的网络命名为双镜头人脸检测器(DSFD)。对流行的基准，WIDER FACE和FDDB进行了广泛实验，证明了DSFD优于现有技术的人脸检测器的优越性。
王小新 编译 原文作者：Sumeet Agrawal 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 生成对抗网络（GANs）是一种能“教会”计算机胜任人类工作的有趣方法。一个好的对手能让你成长更快，而GAN
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，并实现唇同步。简单来说就是：视频中有一个人说话，将这个人说的英语实时的翻译成中文并且将说英语的嘴型也通过图像的方法翻译成中文的嘴型。
人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。目前已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域，但方便的同时也带来了一些问题，易获取，使得人脸容易被一些人用照片、视频等方式进行复制，从而达到窃取盗用信息的目的。为了保障信息安全，人脸识别技术责无旁贷，而抗攻击，是其研究中必不可少的一环，其中，人脸活体检测就是技术的核心了。
📷 作者 | 汪彪 责编 | 何永灿 人脸识别技术不但吸引了Google、Facebook、阿里、腾讯、百度等国内外互联网巨头的大量研发投入，也催生了Face++、商汤科技、Linkface、中科云从、依图等一大波明星创业公司，在视频监控、刑事侦破、互联网金融身份核验、自助通关系统等方向创造了诸多成功应用案例。本文试图梳理人脸识别技术发展，并根据作者在相关领域的实践给出一些实用方案设计，期待能对感兴趣的读者有所裨益。 概述 通俗地讲，任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函
安全帽佩戴检测系统在监控摄像头可监控到的地区画面中自动检索施工工作人员是不是戴安全帽、反光衣，假如见到工作人员不戴安全帽、反光衣，安全帽佩戴检测系统将开展语音播报，纪录违纪行为。在工程建筑、电力安装工程、煤矿业、石油化工、化工企业等高危企业，可以预防重大事故的合理防止，不用人工手动操作进行，提升安全生产智能化系统管理效率。安全帽佩戴检测系统运用智能视频分析沿深度神经网络技术相结合，具备高精度、兼容强、特点可靠性强的特性。
【导读】今天分享的文章，作者主要提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面：包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。
由于现在做互联网业务，很多时候需要核身用户的真实身份信息，避免注册用户被冒用或者出现用户发违规信息但是找不到人的情况。在腾讯云这里提供了一个标准人脸核身的服务，但是这个服务最贵要1元一次，那怕买最大的预付包，也要0.66元一次。除了这个还有什么更廉价的方式可以对用户进行身份核验吗？这里就给你指3条路给你选择。
人脸识别技术不但吸引了Google、Facebook、阿里、腾讯、百度等国内外互联网巨头的大量研发投入，也催生了Face++、商汤科技、Linkface、中科云从、依图等一大波明星创业公司，在视频监控、刑事侦破、互联网金融身份核验、自助通关系统等方向创造了诸多成功应用案例。本文试图梳理人脸识别技术发展，并根据作者在相关领域的实践给出一些实用方案设计，期待能对感兴趣的读者有所裨益。 一、概述 通俗地讲，任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函数的问题。例如语音识别，就是在求取合适的变换函数，将输入
人脸识别技术不但吸引了Google、Facebook、阿里、腾讯、百度等国内外互联网巨头的大量研发投入，也催生了Face++、商汤科技、Linkface、中科云从、依图等一大波明星创业公司，在视频监控、刑事侦破、互联网金融身份核验、自助通关系统等方向创造了诸多成功应用案例。本文试图梳理人脸识别技术发展，并根据作者在相关领域的实践给出一些实用方案设计，期待能对感兴趣的读者有所裨益。
在生物识别系统中，为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。一般生物特征的活体检测技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，人脸活体检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息，活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特性等。
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