我就说吃瓜群众平常要多关注科技新闻,一个在科技界已经诞生了一年多的“老技术”Deepfake 居然因为“明星换脸”的视频火出了圈。
雷锋网按:本文内容来自云从科技创始人、中国科学院百人计划周曦博士在硬创公开课的分享。在未改变原意的基础上进行了编辑整理。 明明可以靠脸吃饭”这句话不再只是一个网络段子,随着人脸识别技术的普及,不光可以靠“刷脸”支付吃喝玩乐的花费,现在连银行办业务都可以“刷脸”了。 最近两年,国内各家中小银行和四大行地方分行已经陆续将人脸识别技术用于日常业务,前几日,四大行中的农行更是首先在全国范围应用人脸识别技术。 但是,银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗?本期公开课特意邀请到云从科技创始人、图像识别领域权威周曦博士为大家答疑
在现实生活中,许多因素可能会影响人脸识别系统的识别性能,例如大姿势,不良光照,低分辨率,模糊和噪声等。为了应对这些挑战,之前的人脸识别方法通常先把低质量的人脸图像恢复成高质量人脸图像,然后进行人脸识别。然而,这些方法大多是阶段性的,并不是解决人脸识别的最优方案。
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI DeepFake被用到了电信诈骗里,该怎么破? 让他转过头,看看他的侧脸就好了。 DeepFake一直以来都存在着这样一个漏洞:当伪造的人脸完全侧着(转90°)时,真实性就会急剧下降。 为什么会出现这样的结果呢? 外网有这么一篇文章,解析了为什么在侧脸的情况下,面部伪造的效果大打折扣。 侧脸失真的原因 横向限制 使用DeepFake换脸,当人脸是侧角度时,真实性会急剧下降。 这是因为大多数基于2D的面部对齐算法,视捕捉到侧视图的特征点数量仅为主视
随着深度学习算法登场,人脸识别精度相比五年前已有大幅飞跃。各种设备拍摄人脸所提取的信息会结成数据对,不断积累的海量数据成为反哺技术完善的“充足养料”。 “刷脸”时代带来巨大市场 刷脸进站、刷脸取款、刷
没有人可以离开社交媒体(微信、微博、脸书等),朋友圈是维系外界最重要的通道之一,大多数人都是社交媒体的重度使用者。但是,有没有想过,我们在社交媒体上的一些无意识的行为(例如点赞、收藏、上传头像、状态更
没有人可以离开社交媒体(微信、微博、脸书等),朋友圈是维系外界最重要的通道之一,大多数人都是社交媒体的重度使用者。但是,有没有想过,我们在社交媒体上的一些无意识的行为(例如点赞、收藏、上传头像、状态更新、转帖等),其实很深层次的在暴露内心的一些秘密和隐私。
今天给大家带来一篇人脸识别中的脸型识别,不同的脸型适合的眼镜发型不同,那么计算机要如何基于人脸图像来确定脸型呢?
最近,人脸图像合成技术越来越受到社会各界的关注。人脸图像合成技术不仅可以实现“换脸”、“人脸编辑”等娱乐效果,而且能够有效提高人脸识别等技术的性能。今天,两位主讲嘉宾为大家精选了人脸图像合成中的几篇代表性的工作,和大家一起学习分享最新的研究进展。
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?
近期,电视剧《狂飙》的爆火,激起了一些UP主的二创激情,将剧中的“CP”角色通过AI换脸移植到其他影视片段中,形成让网友惊呼“眼前一黑”的戏剧化效果,同时也收获了满满流量。乍一看这只是单纯的娱乐行为,但有时诸如”AI换脸“等深度造假技术(Deepfakes)可不只是”逗你笑“这么简单,背后的安全隐患不容忽视。 《狂飙》中安欣和高启强的角色人脸被AI换脸至《西游记》女儿国的桥段中 什么是深度造假? 深度造假是指将真实图像、视频甚至音频进行替换、伪造,以此可以实现对信息的操纵。要创建质量足以用于深度造假的音视
在OPPO和华为先后发布搭载IFAA“3D安全人脸方案”的新机型后,一条在安卓机上实现刷脸支付的“快速通道”便被成功打通了。
人脸AI技术如今无处不在。不仅手机上有面部识别、换脸、美颜等应用,去年GAN在合成人脸图片上也取得了重大突破。
杭州第19届亚运会已进入倒计时啦!比精彩赛事更早到来的是这届亚运会的花式“整活儿”,比如最近到湖滨步行街、少年宫广场、拱宸桥、城市阳台、良渚的小伙伴,只要掏出手机,就能和亚运吉祥物隔空互动,直接参加街头演唱会!
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。
AI 科技评论按:2018 年 4 月 14 日-15 日,中国图象图形学学会围绕「生物特征识别」这一主题,在中科院自动化所举办第四期「CSIG 图像图形学科前沿讲习班」。
李根 若朴 假装发自 Steve Jobs Theater 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 刚刚,苹果秋季新品发布会胜利闭幕。 这次新登场的苹果产品包括:Apple Watch Series
“这只猪总是用侧脸面对观众,另一面却从来没人见过。奇怪的是,即使从侧颜看去,还是两只眼睛和两个鼻孔。”
跨年龄的人脸识别和验证是一个非常具有挑战性的问题,如果能对年龄进行归一化,去除年龄因素的干扰,将大大提升跨年龄人脸识别的精度。
机器之心原创 作者:高静宜 「身份验证是整个互联网金融的基础,要做到从实名到实人,生物识别在这里起到了很重要的作用。」蚂蚁金服生物识别技术负责人、全球核身平台资深专家陈继东告诉机器之心。生物识别技术的成熟、金融支付安全性与使用体验的更高要求,正推动互联网金融公司、商业银行对生物识别认证技术的开发与应用。2015 年 3 月,阿里巴巴集团执行主席马云在德国 CeBIT 展会开幕式上发布并演示了人脸识别支付认证技术,同年年末,蚂蚁金服「刷脸」认证在支付宝和网商银行正式上线。今年 2 月 21 日,蚂蚁金服「刷
deepfakes 技术可以用于图像和视频换脸,但它能否用于大制作电影和电视节目中呢?迪士尼最新放出的一则视频 demo 展示了这种可能性。
这怎么可能!后来我才知道,这是人家Deepfake的一个视频,把视频中人物的脸和声音替换了。
深度学习在图像分类、物体检测、图像分割等计算机视觉问题上都取得了很大的进展,被认为可以提取图像高层语义特征。基于此,衍生出了很多有意思的图像应用。 为了提升本文的可读性,我们先来看几个效果图。 图1.
12月11日,2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养,发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向,71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划,并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会,基于真实产业问题及海量数据,验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台,帮助学生挖掘更多潜能。 本期小编整理了该计
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 没想到,AI换脸又双叒一次惊到我们了。 于正用了它,直接到达颜值巅峰。 这挺拔的身姿、帅气的步伐,尤其是融合度极高的脸。 加上于正配文称“剪个短发你觉得如何?” 让网友一度以为于正成功逆袭了! 你以为这就很强了? NO、NO、NO,更惊艳的还在后面。 汪东城用了这个特效,直接化身大美女: 既保留了本人五官上的特点,同时又毫无违和感 让人不禁想喊一句:东姐你好。 这就是最近在抖音上火起来的AI特效。 它可以提供视频模板把你的脸换到各种场景之中,
此前,谷歌和波士顿大学的研究者提出了一种「个性化(Personalization)」的文本到图像扩散模型 DreamBooth,用户只需提供 3~5 个样本 + 一句话,AI 就能定制照片级图像。
来源:DeepHub IMBA本文约1300字,建议阅读8分钟本文为你介绍使用人脸或者草图来制作人脸照片的想法。 在本文中,介绍了使用人脸设计或草图来制作人脸照片的想法。该技术的应用包括角色设计、教育培训、面部变形和嫌疑人画像等。 有兴趣的可以先看看视频介绍: 要解决的问题 这篇文章的想法是设计一个应用程序来使用该面部草图来绘制一张真实的面部图像,该应用程序在警察、电影拍摄和面部彩绘中具有各种应用。这个想法的主要标准之一是它简单明了,非常易于使用,即使你不是一个好的画家,你也可以使用这个应用程序创建真实的面
11月27日消息,全国信标委生物特征识别分技术委员会换届大会在北京举办。本次大会发布了两大事项,一是推出《生物特征识别白皮书(2019版)》,二是成立人脸识别技术国家标准工作组。
人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤:一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库,二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像,三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分,即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。
【新智元导读】中科院自动化所(CASIA),中科院大学和南昌大学的一项合作研究,提出了双路径 GAN(TP-GAN),通过单一侧面照片合成正面人脸图像,取得了当前最好的结果。研究人员提出了一个像人类一
现如今的人脸识别技术在金融、安防等领域的应用实际上的效果要比实验室里的差很多,某高校引入人脸识别晨读打卡,由于反应速度太慢,到中午还排着很长的队。可见人脸识别技术在实际应用中,由于各种物理因素(光照、角度、对焦、人鱼摄像头的距离等)导致抓拍的图片质量比较差,图片又经过网络传输到局域网进行对比,匹配识别(这个处理过程比较速度太慢),使得实际效果大打折扣。在大多数情况下,实际抓拍图像质量远低于训练图像质量。
如今,深度学习可以在图像合成和处理领域产生惊人的效果。我们已经看到了这样一些例子:使想象中的人产生幻觉的网站,展示名人说从未说过的话的视频,以及使人们跳舞的工具。这些例子都足够的真实可以愚弄我们大多数人。其中一个新颖的壮举是FaceShifter[1],这是一个深度学习模型,它可以在优于最新技术的图像中交换人脸。在本文中,我们将了解它是如何工作的。
英伟达近日提出的新一代 StyleGAN,通过对 StyleGAN 的生成效果分析,他们对不完美的工作设计了改进和优化方法,使得生成图片的质量和效果更上一层楼。
基于3D模型的换脸算法是一类非常经典的思路,它首先对人脸进行三维重建,然后进行姿态对齐,纹理映射和融合改进,能够取得非常好的换脸效果,以“On Face Segmentation, Face Swapping and Face Perception”为代表。
人脸验证做的是 1 比 1 的比对,即判断两张图片里的人是否为同一人。最常见的应用场景便是人脸解锁,终端设备(如手机)只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比,判断是否为同一人,即可完成身份验证。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2307.06949.pdf
今天小 G 给大家介绍一个 AI 黑科技,能够完美实现人脸性别变换,并带有丰富的表情,让你不仅瞬间拥有了对象,更是看到另一面的自己,都怕你一不小心爱上你自己。
人脸识别安全人设崩塌,黑客“套路”究竟有多深?在GeekPwn2017国际安全极客大赛上,毕业于浙江大学计算机专业的90后女黑客“tyy”就演示了人脸识别设备的漏洞。通过利用设备本身存在的漏洞,选手仅
今天解读的是一篇已被ECCV 2020接收的论文,在这篇论文中,来自哈工大的作者们针对之前方法忽略对侧脸-正脸图像对之间光照情况不一致的考虑,引入了一个光照保留损失,实现了图像中光照信息和人脸身份信息的特征解藕,同时使用光流估计在特征层面得到了侧脸-正脸之间的特征对应关系,作为一个强有力的正向化监督信号,进而生成了更加逼真的正面人脸,同时也保留了更多的细节信息,实验结果表明,本文方法达到了SOTA效果。
6月29日,音视频及融合通信技术技术沙龙圆满落幕。本期沙龙特邀请腾讯云技术专家分享关于最新的低延迟技术、全新的商业直播方案等话题,针对腾讯云音视频及融合通信产品的技术全面剖析,为大家带来纯干货的技术分享。下面是孙祥学老师关于AI技术在视频智能识别和分析中的应用,以及实际落地过程中遇到的挑战以及解决办法的分享。
由 IEEE 举办的计算机视觉和模式识别领域的世界级学术顶会 CVPR,每年都会吸引全球众多专业人士参与,不仅是学者展示前沿科技成果的会议,也是各界探索学术应用的平台。 作为人工智能技术领域的深耕者,蚂蚁集团携手 CVPR22 the 17th IEEE Computer Society Workshop on Biometrics,并联合国内外知名高校及行业权威机构,在阿里云天池平台举办了 Workshop 双竞赛。 比赛共吸引全球 1300 余支队伍报名参赛,最终,来自华中科技大学、上海科技大学、南京理
美颜是当下直播甚至是所有形式对外展示的一个必备条件。手机端的美颜就像私人化妆师,能够帮助我们实现各种心仪的效果。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里,还是本着有三AI一贯的原则,专注于让大家能够系统性完成学习,所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
来源:知乎本文约5400字,建议阅读10分钟本文简要概述在当前大数据和机器学习技术如何在信贷风控场景下的常见应用。 似乎一夜之间,所有的互联网公司在对外的宣传稿中都会提及自己使用机器学习和大数据技术,一时间成为了近几年来最炙手可热的名词,不谈机器学习、大数据似乎都不好意思说自己是做高新技术的了。 百度搜索指数:机器学习 百度搜索指数:大数据 上图来自最近7年来这两个词的百度搜索指数,可以看到从2013年开始一直在稳步攀升,在2017年的时候迎来了爆发式的增长,这些都与我们的感知类同。 机器学习与人
如今,深度学习已近在图像合成、图像处理领域中取得惊人的成果。FaceShifter [1]便是其中之一,它是一种深度学习模型,可以非常先进的技术实现人脸交换。在本文中,我们将了解它是如何工作的。
如果你近期稍微关注到亚马逊在美遭遇的抗议和diss,想必对ACLU这个组织不会陌生。
机器之心专栏 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室 来自浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室的研究者,提出了一个鲁棒且易于实现的基于视频序列的人脸胖瘦参数化方法。即使在侧脸、长发、戴眼镜及轻微遮挡等极端情况下,该方法依旧能够取得连续稳定的结果。 短视频的流行催生了基于视频的人脸编辑需求。尽管基于图像的人脸编辑方法已经比较成熟,但直接将基于图像的编辑方法应用于人脸视频通常会产生不稳定、不连续的结果。 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室在人脸胖瘦参数化研究领域有着较为丰富的经验,他们曾
人脸关键点算法已经从2D人脸渐渐发展变化为3D人脸,2D人脸是给定一副图片,找到图片中人脸关键点,这些关键点都是有着明确语义信息的,或者说都是可见的。而对于3D人脸,本身就是有一个立体结构的,也就是所谓的深度信息。在3D人脸中所要预测出来的关键点数量会远远地多于2D人脸。通过3D人脸关键点定位,能更好的对人脸来进行重构。目前2D人脸对关键点的检测已经相当准确了,从2D过度到3D人脸是一个主要的问题。
导读:目前图像识别技术在很多专业的图像预测领域已经达到甚至超过人类的识别标准,人脸识别的技术目前已经相对成熟,一般对于面部的识别能达到很高的识别准确率。 9月15号上映的《猩球崛起3:终极之战》被网友评为最高级的好莱坞科幻大片,在影片中,主演安迪魔术般的由人演进为猩猩凯撒。这部史诗级别的电影以科幻为视角,以人猿“换脸”,展开最激烈的“战争”。在动作捕捉技术的帮助下,安迪演绎了这个不可能的角色,大量自然光照下的凯撒的面部特写,技术上,近乎100%的以假乱真的真实程度,动作捕捉技术,本质上就是一种数字技术的化
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