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AI无法识别?这里有个方法

选自arXiv 作者:Andreas Rossler 等 机器之心编译 参与:路、淑婷 人脸编辑技术的发展和广泛使用引起人们对隐私安全等的担忧,如 DeepFakes 可以实现视频,且逼真程度很高,...比如,DeepFakes 展示了如何使用计算机图形学和视觉技术进行视频,进而破坏别人的声誉。人脸是目前视觉内容操纵方法的主要兴趣点,这有很多原因。...最著名、最广泛的身份编辑技术是(face swapping)。这些技术流行的根源在于其轻量级特性,方便在手机上运行。...与改变表情不同,身份操纵方法将一个人的换到另一个人的面部。因此,这个类别又叫。随着 Snapchat 等消费者级别应用的广泛使用,这类技术变得流行。...DeepFakes 也可以,但它使用了深度学习技术。尽管基于简单计算机图形学技术的脸可以实时运行,但 DeepFakes 需要为每一个视频对进行训练,这非常耗时。

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对抗人脸识别的一个新方法:隐藏身份、随机

AI 科技评论按:人脸识别技术已经进入了大规模应用,个人数据的隐私问题也得到越来越多关注,针对隐私保护、躲避和攻击人脸识别系统的研究也陆续出现。...隐藏身份的「」 近日又出现了一篇新的论文,来自挪威科技大学的《DeepPrivacy: A Generative Adversarial Network for Face Anonymization...,但完全无法识别出原来的人脸身份,也就是「换了一张」。...根据作者们的测试,经过他们的模型匿名化的人脸仍然保持了接近于原图的人脸可识别性,普通的人脸识别模型对于匿名化后的图像,识别出人脸的平均准确率只相对下降了 0.7%。...比如奥巴马)仅凭发际线就有机会认得出来,再加上穿着、场景、身边的人(比如有另一些政府首脑)的话,知名人物能够被认出来的可能性大大增加;也有人提出,变成随机的身份,还不如都用 DeepFake 把所有的都换成同一张生成的虚拟人脸

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识别AI:不如见一面,哪怕是一眼

02.利用AI技术 不法分子牟取暴利 在视频中进行专业级别的AI和变声,还要保持不卡顿、肉眼难识别,在技术上并非易事,对设备和技术的要求也很高。...而骗子使用的技术,可以实时,或依靠图片,人物脸部轮廓还能根据真人动作而实时变化。...2.明星 黑产在网上宣传“承接AI定制”,再引流到其他平台交互,表示能承接明星、AV等业务,价格是每分钟200元,为营造真实感,还会发布AV效果的预览图。...与传统电信网络诈骗相比,AI迷惑性更强,辨识难度更大,我们可通过以下方式识别和防范。 真正的AI十分复杂,一些骗子并不具备这种技术,但一些迷惑性手法也会骗到人,比如下面王女士的遭遇。...识别视频通话AI 【1】要求对方用手指在其面部来回晃动,或挡住一部分,面部扭曲则可能是AI。 【2】AI一般是利用其他真人照片合成,若面部一直不眨眼,则可能是AI

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原理,使用GAN网络再造ZAO应用:使用卷积网络提升图像识别

上一节我们使用全连接网络来对图片内容进行识别,正确率大概在50%左右,准确率不高的原因在于,网络没有对像素点在二维平面上的分布规律加以考量。...如果对神经网络引入卷积运算,网络就能具备识别像素点在空间上分布的规律,我们先看看什么是卷积操作。 卷积操作简单来说是对两个矩阵进行点和点的乘机后求和,例如下面运算: ?...卷积神经网络的目的,其实就是找出一系列kernel,这些kernel能够从图片中抽取特定信息从而能帮助网络识别图片中的物体。...由此我们在构建网络时,可以设置两个卷积层来识别输入图片相关代码如下所示: input_layer = Input(shape=(32, 32, 3)) #输入图片规格为32*32*3 ''' 第一层卷积层有...从中我们可以看到使用了卷积网络层后,网络对图片的识别率从以前的50%提升到73%,这是一个相当显著的提升!更多详细解读和相关课程请点击’阅读原文‘。

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古有照妖镜,今有识别机,微软 CVPR 2020力作,让伪造人脸无处遁形

近日,微软亚洲研究院提出了一种检测图像的方法 Face X-Ray。...毕竟,大多数操作的方法,都是将生成的图片和已有的图片结合。 这也就是说Face X-Ray不光能判断是否是合成图片,还能指出哪个地方是合成的,即兼备识别+解释两种功能。...此算法与市面上一些二分类检测相比,Face X-Ray更能有效地识别出未被发现的图像,并能可靠地预测混合区域。...而另外两个检测器由 Jigsaw 自己的团队开发,其中一个旨在识别deepfake,也就是这两年引起热议的AI ,该检测器使用机器学习区分真人图像和 StyleGAN 技术生成的 deepfake。...如果使用其他的图像,即使与测试集有不同的分布,性能也会有所提高。 下图给出了各种类型的图的视觉示例,通过计算伪面与真实图像之间的差异,然后转化为灰度,进行归一化之后从而获得基本事实。

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人脸识别技术一夜躺枪后 百度、旷视、商汤、云从等是这样“技术”回应的

不少观众看到主持人在现场技术人员支持下,仅凭两部手机、一张随机正面照片及一个App,分别就一张”眨眨眼”的照片和一段”活体检测”场景模拟,成功“攻破”人脸识别系统。...为什么一个App软件就能轻松?...,这是一个基于软件合成的攻击,又可叫虚拟人脸攻击,这种攻击不可避免的会留下图像修改痕迹。...这种方法会有一个漏洞,就是难以防住真人视频或者合成的视频(例如3D模型或者算法)。...云从的周曦在之前AI科技评论所做的公开课里,被问到”云从最近在创周展示了“1秒刷支付”,但近日也爆出最新木马Acecard 可以刷用户照片盗取权限进行恶意操作,怎么从技术上防止这类问题?

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于正AI火上热搜,差点骗了全网!古风民族风也能任意切换

明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 没想到,AI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。...它可以提供视频模板把你的换到各种场景之中,看起来仿佛真的是自己拍的视频。 除了日常街景类,还有古风、民族风可以选择。 这让不少网友试玩后表示:用AI,以后都不用去拍艺术照了!...眼镜对换的效果影响不大,甚至添加了一丝书卷气。 接下来,是李彦宏: 相对于马化腾,李彦宏后稍微有点认不出的感觉。 而且一开始的粉色套装,后的面具感有些重。...背后原理 这一次AI术,和之前爆火的肌肉金轮非常相似。 都是可以将选定的人脸替换到特定的视频模板中去。 此前有人透露,这样逼真的效果可能是源于一个知名开源项目DeepFaceLab。...然后通过人脸识别、对齐、分割等算法,提取出面部关键特征。 接下来,就需要对模型进行训练了。

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基于 FPGA 的视频流人脸伪造设备

网络由一个 Encoder 和两个 Decoder 组成,两个 Decoder 分别对应人照片和对象照片的解码。...2.3.5 调色 考虑到训练时人与对象的数据集可能在拍摄时处在不同的光线条件下,或者人与对象的肤色本身存在一定的差异。...因此这里为了保证能更好的融合人和被对象的面部,提前进行调色。...假定人人脸的图像矩阵为 A,对象的人脸图像矩阵为 B,调色后的人脸图像矩阵为 C,则有如下关系: ​ 后面的融合部分采用这个调色后的图像。...最后采用泊松融合或者前后景+边缘膨胀后接调色+点云匹配的方式将完的人脸融合到被人的脸上,就可以得到最终的结果如图 28 所示。 ​

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本周AI热点回顾:给Deepfake 假做 X-Ray、飞桨助力打造肺炎筛查和预评估AI系统

01 CVPR 2020:给Deepfake 假做 X-Ray ,是滥用深度学习的结果之一。...目前有不同的算法生成图像,甚至以后会有越来越多的新算法生成更生动的视频。但目前主流的检测方法是,在真实图像与伪造图像上训练一个二分类模型,希望它能判别出来。...微软亚洲研究院常务副院长郭百宁表示:「现在我们提出了一个方法,它既不需要了解后的图像数据,也不需要知道算法,就能对图像做『X-Ray』,鉴别出是否,以及指出的边界。」...所以新模型 Face X-Ray 具有两大属性:能泛化到未知算法、能提供可解释的边界。要获得这样的优良属性,诀窍就藏在算法的一般过程中。...模型的典型过程,之前的研究都在检测带来的误差,而 Face X-Ray 希望检测到融合的边界。 DL 真的能识别融合过程中的缺陷吗?

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AI鉴别率超99.6%,微软用技术应对虚假信息

事实上,大约 30% 经过 AI 的合成照片、合成视频是人类仅凭肉眼无法识别的,很容易被当作真实信息进行再次传播。这已成为一个亟待解决的社会性问题,面对这个问题,我们应该以及可以做些什么?...FaceSwap 是一个学习重建脸部特征的深度学习算法,可以对给出的图片进行模型替换,人类对于此类识别率也是75%左右*。...表1:针对已知算法的识别测试结果 更重要的是,一般的鉴别方案需要针对每一种算法研发专门的鉴别模型,想要鉴别一张图像的真伪,需要逐个尝试所有模型。...相比其他同类技术,来自微软亚洲研究院的鉴别算法很好地解决了应对动态幅度大、有遮挡、有表情变化的图像的难题。 除了准确识别已知算法合成的图像,鉴别的另一大挑战是应对尚未出现的新算法。...为了更好地考察这一算法对未知算法的鉴别能力,研究团队用真实图像对模型进行了训练,再让其辨别多种未知算法生成的图像。实验结果表明,与基线算法相比,新算法对各类算法的识别率均有大幅提升。

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Facebook改进术:无需“投喂”图片,从视频里直接变脸

而来自Facebook的技术不需要照片,可以从原视频直接生成视频,甚至能对实时视频进行。 它让“大表姐”变得不再熟悉。 ?...这项技术的实际上是毫无违和感地修改五官特征,好让AI无法识别出,因此也就不需要照片了。 而且Facebook的研究人员还表示,这项技术修改后的明星仍然可以被人识别出来,但是AI却不行。 ?...Facebook研发这项技术可不是为了好玩,最近因使用人脸识别技术饱受争议,这家公司希望通过这项新技术来保护用户的隐私。 人脸识别技术对普通民众的隐私也造成了很大的威胁。...比如前一阵大热的应用ZAO,让每个人都享受到带来的乐趣,但同时也会收集用户图片。 研究人员在论文摘要中说:“人脸识别可能会导致隐私丢失,而技术可能会被用于制作误导性视频。”...本周,Facebook还联合微软和亚马逊,提供Deepfakes挑战数据集,希望能够提高识别视频算法的鲁棒性,以控制假视频的传播。 此举颇有些以彼之矛攻彼之盾的意味。

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AI鉴别率超99.6%,微软用技术应对虚假信息

事实上,大约 30% 经过 AI 的合成照片、合成视频是人类仅凭肉眼无法识别的,很容易被当作真实信息进行再次传播。这已成为一个亟待解决的社会性问题,面对这个问题,我们应该以及可以做些什么?...FaceSwap 是一个学习重建脸部特征的深度学习算法,可以对给出的图片进行模型替换,人类对于此类识别率也是75%左右*。...表1:针对已知算法的识别测试结果 更重要的是,一般的鉴别方案需要针对每一种算法研发专门的鉴别模型,想要鉴别一张图像的真伪,需要逐个尝试所有模型。...相比其他同类技术,来自微软亚洲研究院的鉴别算法很好地解决了应对动态幅度大、有遮挡、有表情变化的图像的难题。 除了准确识别已知算法合成的图像,鉴别的另一大挑战是应对尚未出现的新算法。...为了更好地考察这一算法对未知算法的鉴别能力,研究团队用真实图像对模型进行了训练,再让其辨别多种未知算法生成的图像。实验结果表明,与基线算法相比,新算法对各类算法的识别率均有大幅提升。

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迪士尼开发百万像素新技术,或将用于大荧幕

Naruniec 等 机器之心编译 参与:小舟、杜伟、魔王 迪士尼新研究实现百万像素图像和视频,说不定未来大荧幕电影也会使用技术了。...那么,百万像素是如何实现的呢? 首个百万像素方法 迪士尼的这项研究发表在欧洲图形学会透视研讨会(EGSR)上,提出了一种在图像和视频中实现全自动的算法。...下图展示了迪士尼方法的生成结果: 高清 Pipeline 下图 2 展示了百万像素分辨率下执行逼真的整体流程: 该流程包括如下四个步骤: 对于图像 x_t,检测人脸并定位人脸关键点; 将人脸分辨率归一化为...控制变量研究 研究者执行以下四种实验,来查看该研究提出的单编码器 - 多解码器网络架构和算法对换质量的影响: 渐进式训练 VS 一次性训练整个网络; 使用多路 comb 模型 VS 单独的路模型;...下图 7 为使用多路 comb 模型与路模型的成像效果对比: 下图 8 为该方法与泊松融合方法的成像效果对比。

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你用Deepfakes给小电影换个,人脸识别AI也看不出来:95%萌混过关

△ 用GAN换了 瑞士Idiap研究所的科学家,用GAN给300多段视频,然后测试了两套先进的人脸识别系统:一个基于VGG,一个基于Facenet。...现在,数据集已经可以下载了,叫DeepfakeTIMIT,传送门在文底。 人脸识别已阵亡 数据集有了,就要选择测试对象。...可在投喂视频之后,AI就被严重迷惑了。 ? △ 脆弱的人脸识别 所以团队觉得,在人脸识别系统之外,还需要另外的检测方法,来分辨Deepfake视频。...△ 视频过后,画质会受到影响 而为高清视频,通常比低清视频更难识别。而技术日新月异,今后的Deepfake视频,AI可能就更难察觉了。...辉煌与忧伤 让人类飘飘欲仙,也让人脸识别AI无动于衷,视频果然是一门得天独厚的技能。 ?

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“一网打尽”Deepfake等图像,微软提出升级版鉴别技术Face X-Ray​

虽然研究者们为检测图片提出了多种AI鉴别算法,但随着算法的不断改造升级,鉴别算法很难跟上算法的变化。 微软亚洲研究院团队近期提出的Face X-Ray算法或将改变这种局面。...此前的鉴别方法主要从第二步入手,通过检测过程中产生的瑕疵,确定图像的真伪,但是,这一瑕疵并不唯一确定,不同的算法合成时造成的瑕疵大相径庭。 ?...但二分类方法的局限在于不具备通用性:只有图像采用的是已知算法,如 DeepFake、FaceSwap、Face2Face 等生成,才有可能达到较高的识别率(99%以上),因为 AI 模型就是通过大量学习这些算法生成的人脸图像去提升识别能力...,一旦图像采用了未知算法,其鉴别的识别率会大幅降低至70%。...Face X-Ray鉴别算法基于FaceForensics数据集进行了测试,测试的平均识别率达到95%以上。 ? 其次,Face X-Ray具有可解释性。

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AI营销库 | 低成本精准引流:21世纪AI流量小花

微信图片_20190221102324.gif ② 表情识别 对图片视频进行人脸检测,依据面部关键点信息识别个人五官动作及形态,输出表情结果。可适应大角度侧,遮挡,模糊,表情变化等各种实际环境。...⭐灵感库⭐ ▌在线试妆/发型设计-线上试妆,如眉形眼影等;依不同脸型设计发型 ▌饰品搭配-在线搭配眼镜、耳环、丝巾等饰物 ▌医美整形-脸型眉形分类诊断及在线微调 ▌名人、颜值PK大赛等互动游戏 ▌特效相机...、唱歌、生活等视频分类 微信图片_20190221102846.gif ⑤ 魔幻 基于人工智能视觉分析技术,自动检测图片人脸,根据眼、口、鼻轮廓等72个关键点定位,自动贴合预设的各种鬼脸图案。...⭐灵感库⭐ ▌视频插件-直播及聊天软件实时贴游戏-万圣节主题H5游戏,头像插件 ▌线下引流-主题公园/鬼屋游戏等线下互动引流 ▌图像处理APP 微信图片_20190221103023.gif...⭐灵感库⭐ ▌视频插件-直播及聊天软件实时贴游戏-热点赛事期间H5,头像插件 ▌线下引流-体育馆,酒吧等线下互动引流 ▌图像处理APP 微信图片_20190221103107.gif 让

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