前言 生成式对抗网络(GAN),是14年GoodfellowIan在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。Yann LeCun曾评价GAN是“20年来机器学习领域最酷的想法。本文以在图像领域表现效果较好的GAN衍生模型DCGAN为基础,带大家全面了解一下GAN的算法。 一、GAN算法原理 在介绍GAN算法之前需要先了解两个基本基本名称,生成模型和判别模型。 生成模型:就是基于根据给定观测数据,找出观测数据内部的统计规律,并且能够依据基于所得的概率分布模型,产生全新的,与观测数
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。
近期,中国模式识别与计算机视觉大会在厦门举办,是国内顶级的模式识别和计算机视觉领域学术盛会。大会汇聚了国内国外模式识别和计算机视觉理论与应用研究的广大科研工作者及工业界同行,分享我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。通过此次会议,进一步加强本领域的同行与东南沿海地区的学者和企业进行学术交流和技术碰撞,从而促进模式识别与计算机视觉领域的协同合作与融合创新。
虽然研究者们为检测换脸图片提出了多种AI鉴别算法,但随着换脸算法的不断改造升级,鉴别算法很难跟上换脸算法的变化。
第六届中国模式识别与计算机视觉大会(The 6th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV 2023)已于昨日在厦门成功举办。通过参加本次会议,使我有机会接触到许多来自国内外的模式识别和计算机视觉领域的研究者和工业界同行,了解了目前我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。其中对我触动最大的就属上海合合信息的郭丰俊博士讲解的“文档图像前沿技术探索—多模态及图像安全”专题部分了。
【新智元导读】本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用,通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理,展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。 近年来深度学习在图像处理、音频处理以及NLP领域取得了令人瞩目的成绩,特别在图像处理领域,深度学习已然成为主流方法。本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用,通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理,展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。此外,由于神经网络能够自动进行特征工程,同一个模型,如果我们使用不同场景下的数据进行训练,便可适应不同的场景
近年来,图像补全问题在应用深度学习技术的条件下已经实现了较好的补全效果,甚至于人眼也难以分辨。故而,该技术也已经成为图像补全问题上的一个研究热点。同时,如何修改对抗生成网络以使其更好的适应图像补全问题来构造更有效的生成模型已经得到了越来越多的关注。人脸补全作为图片补全问题的一个分支,是一种常见的人脸图像编辑技术,它也可以用来编辑人脸属性。生成的人脸图像既可以与原始人脸图像一样精确,也可以与未遮挡人脸图像在内容上保持一致,以使补全的图像看起来具有真实的视觉感受。
该文内容较老,但对入门者还是有很强的学习意义,可以了解人脸识别的历程与技术发展。 人脸检测/跟踪 人脸检测/跟踪的目的是在图像/视频中找到各个人脸所在的位置和大小;对于跟踪而言,还需要确定帧间不同人脸间的对应关系。 1.Robust Real-time Object Detection. Paul Viola, Michael Jones. IJCV 2004. 入选理由: Viola的人脸检测工作使得人脸检测真正变得实时可用。他们发表了一系列文章,这篇是引用率最高的一篇。 2.Fast rotatio
1997年,埃及哈特谢普苏特神庙前,一张恐怖组织持枪扫射游客后的新闻图片被爆造假; 2006年,以色列空袭黎巴嫩首都贝鲁特,一张浓烟笼罩城市的照片被证实是伪造的; 2008年,一张伊朗试射多枚远程导弹的新闻照片被怀疑是人工PS产物; 2019年,诺奖得主格雷格•塞门扎的29篇论文被质疑多张图片有篡改痕迹; 2020年,海外社交媒体上的一张《被火烧焦的澳大利亚》图片被指存在伪造嫌疑; …… 近年来频发的图片造假事件,使数字影像的真实性和完整性不断受到挑战,所谓的“眼见为实”变得越来越不可信,严重影响了
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?
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
图像修复技术是一种用可选内容填充目标区域的技术,它的主要用途是在对象删除任务中,从照片中删除一个对象,并用希望能保持图像上下文完整性的内容自动替换被删除的部分。
近年来,图像合成技术日趋进步,GAN在给我们带来艺术体验的同时也埋下了很多隐患。Deepfake(AI换脸)技术让很多事情的真实性变得扑朔迷离,甚至会产生极大的政治影响。比如加蓬共和国总统的一段录像被反对派声称是假的,这成为了政变失败的因素之一。
Pix2pix算法(Image-to-Image Translation,图像翻译) 来源于论文:Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
今天和大家说的是关于人脸识别及人类部件解析。下面先给大家展示下具体背景及效果图,然后我们开始展开讲解。
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。”
自从DeepFake诞生以来,从照片到视频,造假能力可谓是出神入化,人们惊呼:“再也不敢相信自己的眼睛了。”由此所带来的道德伦理与法律的影响也可见一斑。
随着小视频越来越流行,兼具趣味与人物个性的人脸特效成为小视频软件的标配,美颜自不必说,现在的人脸特效可谓“千变万化”,人脸年轻化、变欧美范儿、发型改变、各种表情、胖瘦等。
随着大数据、人工智能等数字化技术的不断成熟,产业智能化升级已成为必然趋势。企业正渴望更丰富、精细的AI应用场景,为产业发展带来新动能。基于这样的背景,腾讯云正逐步打造相互协同、共同演进的AI大数据产品矩阵,推进大数据与AI在真实场景下的有效落地。
这篇文章中,作者通过将生成对抗网络(GANs,以下均简称GANs)运用到图片生成任务中向我们解释了其的原理。GANs是无监督学习中少有的成功的技术,一经提出,将生成任务推动到了新的高度上。在多样的图片生成任务中,GANs独领风骚。Yann LeCun(深度学习的先驱)将GANs称作“近十年以来机器学习中最优秀的想法”。最重要的是,在显著的性能的同时,GANs的核心思想又是那么地浅显易懂。本文在图片生成的任务重向读者们揭开了GANs的神秘面纱,以下是本文的主要内容:
从古至今,“欺骗”和“造假”这两个词可谓是贯穿了人类的历史。到了现代社会,面对着互联网上那些似是而非的庞杂信息,“有图有真相”开始成为网友们的诉求。
报文鉴别 : 接收方 可以 验证其接收到的 报文的真伪 ; 包括 发送者身份 , 内容 , 发送时间 , 报文序列等 ;
本文是学习github5.com 网站的报告而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们
本文解读的是 CVPR 2020 论文《Rotate-and-Render: Unsupervised Photorealistic Face Rotationfrom Single-View Images》,作者来自香港中文大学和商汤科技。本篇解读首发于知乎。
随着新冠疫情的确诊人数不断增加,口罩也出现了全线脱销的现象。很多电商卖家上架了3M口罩,微商也纷纷展示了自己的货源。这些口罩不仅价格翻倍,而且还有很多假货、二手货。不仅欺骗了消费者,还有可能危害大众的身体健康。为此,我们团队希望借助这次云开发公益黑客马拉松这个平台,借助小程序、人工智能等技术,帮助普通消费者识别假冒伪劣的口罩,为抗击疫情做出我们的贡献。为了实现这个愿景,我们开发了一款名为“罩妖镜”的小程序,希望这款小程序能为大众的身体健康和生命安全保驾护航。
OpenCV是一个跨平台且开源的计算机视觉和机器学习库,全称Open Source Computer Vision Library 。由Intel公司开源。其中主体库的代码是Intel用C/C++编写的,部分贡献库代码由社区程序员提供。
在上一节中可以看到基于”推土距离“的WGAN网络能够有效生成马图片,但是网络构造能力有所不足,因此导致有些图片模糊,甚至有些图片连马的轮廓都没有构建出来,本节我们改进WGAN网络,让它具有更强大的图像生成能力。
据美国《国会山报》报道,一名竞选密苏里州圣路易斯地区众议院席位的共和党候选人日前公布一份长达23页的文件,声称弗洛伊德死亡录像是为了加剧种族紧张局势而合成的Deepfake假视频!
【论文题目】Implicit Neural Representation for Cooperative Low-light Image Enhancement 【出处】ICCV 2023 【原文链接】https://arxiv.org/pdf/2303.11722.pdf 【代码链接】(已开源) https://github.com/Ysz2022/NeRCo
今天我们讲GAN,GAN是什么?GAN就是Generative Adversarial Networks,也就是生成对抗网络。这是近两年特别火的一个学术方向,发出了大量优秀的论文,简直是百花齐放。效果都挺好,但是其原理却又很简单,所以我们今天就不用一个公式,来介绍一下GAN。内容大致分为:
AI 科技评论按:12 月 18 日,腾讯 AI Lab 宣布,其研发的人脸算法 Face R-FCN 和 Face CNN 分别在人脸检测平台 WIDER FACE 与人脸识别平台 MegaFace 的多项测评中斩获冠军。获悉这一消息后,AI 科技评论与腾讯 AI Lab 计算机视觉中心总监刘威博士进行了交流。 Face R-FCN 算法为针对人脸检测问题而设计,而 Face CNN 则着眼于解决人脸识别问题。据刘威博士介绍,目前 Face R-FCN 的部分技术细节已在 arXiv 上公布,Face C
如何让 GAN 生成带有指定特征的图像?这是一个极有潜力、极有应用前景的问题,然而目前都没有理想的方法。韩国大学电子工程学院 Minhyeok Lee 和 Junhee Seok 近期发表论文,就生成对抗网络的控制问题给出了自己的办法,雷锋网 (公众号:雷锋网) AI 科技评论根据原文进行如下编辑,原文链接:https://arxiv.org/abs/1708.00598 简介 生成对抗网络(GANs)是最近几年提出的新方法,在其问世之后的短短时间内,生成对抗网络已经在生成真实的样本上表现出很多有前途的
AI 科技评论按:如何让GAN生成带有指定特征的图像?这是一个极有潜力、极有应用前景的问题,然而目前都没有理想的方法。韩国大学电子工程学院Minhyeok Lee和Junhee Seok近期发表论文,就生成对抗网络的控制问题给出了自己的办法,AI 科技评论根据原文进行如下编辑。 简介 生成对抗网络(GANs)是最近几年提出的新方法,在其问世之后的短短时间内,生成对抗网络已经在生成真实的样本上表现出很多有前途的结果了。然而, 在生成对抗网络的使用上,目前还有未能解决的问题:由于发生器(Generator)
连英伟达本月刚上线的StyleGAN2也被攻破了。即使是人眼都分辨看不出来假脸图片,还是可以被AI正确鉴别。
机器之心原创 作者:Liao 参与:Joni、Nurhachu、黄小天 近日,加利福尼亚大学和 Adobe Research 在 arXiv 上联合发表了一篇名为《生成人脸修复(Generative
这篇文章属于小笔记类型奥~~ 1 特征提取 使用SIFT或者SURF生成图像特征的描述子 2 构建词典(Vocabulary) 通过上一步所有特征的提取,我们需要得到所有训练图片的所有描述子,
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和全连接神经网络(Fully Connected Neural Network,FCN)都是深度学习领域中常见的神经网络模型。下面是二者的比较。
抖音提供的功能很多,照片视频处理都不在话下,搞笑如各式贴纸、妆容术、换头换脸、图像风格迁移等,浪漫如“吹蒲公英”,严肃如后台的“鉴黄”,以下对抖音里与计算机视觉相关的产品功能点进行体验与分析。
对称密钥中,加解密双方难以使用相同密钥,难以事先确定使用一样的密钥。如果网上传输密钥,也会被人截取(截取后,该信息不会发给接收方,只能由接收方发)知道的,恶意者截取信息,获得密钥,进行伪造,在用密钥加密,发给接收方,接收方虽能解密,但无法保证信息的正确信,是不是发送方发来的。
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
这次我把代码改造了下,使用上了RecordRTC这个库,把摄像头跟屏幕共享的视频合成在一起,并且摄像头的视频流做了个跟随人脸的模块。
为了有效控制假视频和图片的传播,全球最大的修图和音视频剪辑软件公司Adobe也透露表示其或将提出一定的反制措施。
本次报告的主题是情感文本生成,先从自然语言生成技术的应用与需求开始讲起,引出情感表达型文本生成问题,从评论生成、情感对话、反讽生成、情感转换以及多模态情感生成这几个方面介绍了目前情感文本生成的研究进展。
gt类型 Coordinate Heatmap Heatmap + Offsets Heatmap(热图)与Coordinate(直接回归)的本质区别: heatmap的方式被广泛使用在人体骨架的问题里面。这个跟人脸landmark有明显的差异,一般人脸landmark会直接使用回归(fully connected layer for regression)出landmark的坐标位置。 首先人脸landmark的问题往往相对比较简单,对速度很敏感,所以直接回归相比heatmap来讲速度会更快,另外直接回归
现在合成照片的真实感在某些程度上已经比真的还真,在这其中,GANs(生成性对抗网络)和变分自动编码器功不可没。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云