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鉴别人脸深度伪造,人民中科、中科院自动化所联合提出基于身份空间约束的检测方法

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

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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

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。

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人人皆可二次元!小姐姐生成不同风格动漫形象,肤色、发型皆可变

机器之心报道 编辑:杜伟、陈萍 一张输入人脸图像,竟能生成多样化风格的动漫形象。伊利诺伊大学香槟分校的研究者做到了,他们提出的全新 GAN 迁移方法实现了「一对多」的生成效果。 在 GAN 迁移领域,研究人员可以构建一个以人脸图像为输入并输出人脸动漫形象的映射。相关的研究方法已经出现了很多,如腾讯微视此前推出的迪士尼童话脸特效等等。 在迁移过程中,图像的内容(content)部分可能会被保留,但风格(style)部分必须改变,这是因为同一张脸在动画中能以多种不同的方式表示。这意味着:迁移过程是一个一对多的映

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腾讯(优图)新技术的人脸检测

【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。

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