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擂台：灵异视频辨真伪

近日，这段灵异视频在网上流传很广。相信很多朋友和我一样，看过之后都会问“这是真的吗？”...视频事件：念厨深夜撞车事件 视频地址：http://v.qq.com/boke/page/v/0/k/v01425zlzdk.html “大数据”和传统的数据最本真的区别就是：数据的形态变了，比以前更加多样...那么“视频”作为一种信息丰富的数据源，它的真实性如何保证？怎样验证呢？让我们以这个视频为例，诚邀您进行分析。...我们会在文摘上发布，为您和您的公司做广告 （2）如果您来北京或在北京，大数据文摘创办人愿意请您吃饭，也许还有文摘团队的美女哦:) 投稿请发邮件 wangdc@bigdatadigest.cn 邮件标题：打擂：灵异视频识别...但是也已取得显著进展，并且随着机器视觉算法商业化的成功，机器视觉产品已经开始拥有广泛的用户，包括图像分割（例如微软office中去除图片背景的功能）、图像检索、人脸检测对焦和Kinect的人体运动捕捉等

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    如何用Python检测视频真伪？

    译者注：本文以一段自打24小时耳光的视频为例子，介绍了如何利用均值哈希算法来检查重复视频帧。以下是译文。 有人在网上上传了一段视频，他打了自己24个小时的耳光。他真的这么做了吗？...前几天，我浏览YouTube的时候，看到了一段非常流行的视频。在视频里，一个人声称自己要连续打脸24小时。视频的长度就是整整的24小时。我跳着看完了这个视频，确实，他就是在打自己的脸。...许多评论都说这个视频是伪造的，我也是这么想的，但我想确定这个结论。 计划 写一个程序来检测视频中是否有循环。我之前从来没有用Python处理过视频，所以这对我来说有点难度。...首次尝试 看一个视频就像是在快速地翻看图片，这也是使用python读取视频数据的方式。我们看到的每个"图片"都是视频的一个帧。在视频播放时，它是以每秒30帧的速度进行播放。...所以，这个视频肯定是伪造的。 然而，帧匹配的数量看起来实在太低了，值得怀疑啊。 真的只有25个相同的帧吗？在整整24小时的视频中这25帧的长度几乎不到1秒钟。我们来进一步看一下！

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    2025 WAIC探展合合信息展台：AI鉴伪技术洞察“看不见”的伪造痕迹

    @toc展位体验篇人脸视频篡改检测：毫秒级识破逼真的“数字假面”踏入合合信息AI安全展区，首先吸引我的是人脸视频鉴伪互动装置。在工作人员的引导下，我亲自体验了真假视频人脸实时对比功能。...我的具体体验流程如下： 可以选择预设人脸模版或现场录制一段人脸视频 于是我选择了一个预设的人脸模板，系统自动生成了2个看似表情、人脸纹路近乎相似的“假脸”图片我将生成的假脸视频准备发给合合信息的人脸鉴伪模型...据现场技术人员介绍，这种人脸鉴伪技术基于大规模数据训练，通过对高级视觉特征的精细分析，对每个像素进行真伪标记，并精准计算出视频的伪造概率。...通过现场体验，我深刻感受到该技术无论是对现场拍摄视频还是预设模板视频，都能快速而准确地识别真伪，并清晰地给出伪造的原因，期待合合信息早日推出商业化API，让更多产品能够集成和应用这一强大的AI鉴伪技术。...而合合信息展示的AIGC图像鉴别技术则能在毫秒之内轻松识别这些精妙的伪造作品，准确率甚至超过了99% ，真是值得称赞的AI真伪鉴赏官。

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    AI换脸鉴别率超99.6%，微软用技术应对虚假信息

    从生成足以以假乱真的名人不雅视频开始，很多使用者将这个“换脸神器”当成了视频造假工具，并通过社交网络将虚假信息（disinformation）传播到全世界。...以技术防御技术，让假脸无所遁形 为了解决这个问题，学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向鉴别图像、视频的真伪。...Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸，不涉及人脸的生成，对于它制造的脸，人类的识别率只有41%*。...作为目前学术界最大的合成视频数据库之一，由慕尼黑技术大学创建的 FaceForensics 数据库涵盖了经过以上三种换脸算法编辑的公开视频，以供学术研究使用。...表1：针对已知换脸算法的识别测试结果 更重要的是，一般的换脸鉴别方案需要针对每一种换脸算法研发专门的换脸鉴别模型，想要鉴别一张图像的真伪，需要逐个尝试所有模型。

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    AI换脸鉴别率超99.6%，微软用技术应对虚假信息

    从生成足以以假乱真的名人不雅视频开始，很多使用者将这个“换脸神器”当成了视频造假工具，并通过社交网络将虚假信息（disinformation）传播到全世界。...以技术防御技术，让假脸无所遁形 为了解决这个问题，学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向鉴别图像、视频的真伪。...Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸，不涉及人脸的生成，对于它制造的脸，人类的识别率只有41%*。...作为目前学术界最大的合成视频数据库之一，由慕尼黑技术大学创建的 FaceForensics 数据库涵盖了经过以上三种换脸算法编辑的公开视频，以供学术研究使用。...表1：针对已知换脸算法的识别测试结果 更重要的是，一般的换脸鉴别方案需要针对每一种换脸算法研发专门的换脸鉴别模型，想要鉴别一张图像的真伪，需要逐个尝试所有模型。

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    挑战 11 种 GAN的图像真伪，DeepFake鉴别一点都不难 | CVPR2020

    既然我们可以用GAN来合成难辨真伪的假图，反过来我们也可以用GAN去鉴别图像的真假。GAN一般基于CNN结构，当用来作为鉴伪模型时也有很多不足。...来自伯克利和Adobe的研究者最近提出了一种通用的鉴别方法，通过训练一个单一的ProGAN就可以鉴别其他11种 GAN 生成图像的真伪，并且具有较高的准确率和较强的鲁棒性，对于新提出的StyleGAN2...新的模型 作为一个鉴别图像真伪的模型，除了考虑对抗现有的GAN之外，还需要评估其对未来的影响力。当合成图像的技术不断发展时，它是否还能击败新的GAN也是我们所关注的。...可视化分析 上面的实验分析表明，一个单一的ProGAN就能够鉴别其他各种GAN生成图像的真伪了。这只是从结果上分析，那么它内在的本质是怎样的呢?训出来的模型到底学到的是什么呢？...论文的方法虽然泛化性能很高，但是毕竟不是100%准确的鉴别图像真伪。

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    【探展WAIC】从“眼见为虚”到“AI识真”：如何用大模型筑造多模态鉴伪盾牌

    从逼真的人脸视频到以假乱真的图像，伪造内容正日益渗透到金融、政务、社交等多个领域，对个人隐私、经济安全乃至社会信任体系构成了严峻威胁。...三、合合信息的AI鉴伪产品体验在本届WAIC世界人工智能大会上，合合信息展示了其在涵盖人脸视频篡改识别、图像真伪判断以及文本图像篡改检测等多种AI安全最新产品和应用场景。...3.1、人脸视频篡改检测：实时洞察“数字假面”在展台现场，合合信息以互动形式呈现了人脸伪造检测的核心能力。...具体而言，对于人脸图像交换伪造，模型可以锚定人眼难以察觉的高级视觉差异，为每个像素打上真伪标签并计算伪造像素占比，从而给出整张图像的真伪概率评分。...凭借这一技术，合合信息能够实现对换脸视频的实时监测，为“数字假面”提供强大的防护。3.2、AIGC图像鉴别：秒辨名画真伪在另一区域，合合信息展示了AIGC图像鉴别技术。

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    合合信息亮相WAIC大会—推动AI鉴伪技术革新，打造可信数字世界【人工智能大会最新AI安全技术成果】

    生成的视频效果非常真实，几乎难以分辨其真实性。在视频生成后，我们只需要选择一个视频，准备将其发送给AI鉴别系统进行进一步检测。...在点击“发送给AI鉴别”后，合合信息的AI人脸视频鉴伪技术便会开始对所选视频进行全面分析。系统利用强大的图像处理技术，迅速检测视频中的每一个细节。短短几秒钟内，就能够发现视频中的一些异常迹象。...通过这次的实际体验，我们可以清晰地看到合合信息的AI人脸视频鉴伪技术在操作上十分简便直观，让用户能够迅速进入AI生成视频的鉴别流程。...它并非停留在整体判断，而是为图像中的每一个像素点打上真伪概率标签，并精确计算伪造像素的占比，最终为整张图像或视频帧的“真伪概率”进行量化打分。这种精细化的分析极大提升了鉴别的准确性和可解释性。...四、合合信息AIGC图像鉴别技术辨别名画真伪随着生成式大模型（如MidJourney、Stable Diffusion、GPT-4o等）能力的突飞猛进，AI生成内容（AIGC）在图像创作领域展现出令人惊叹的潜力

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    优Tech分享｜人脸安全前沿技术研究与应用

    具体包括在介质检测方向上介绍活体本质特征挖掘、跨场景学习方法和自适应训练策略；在内容取证方向上分别介绍基于图像和基于视频的取证方法；在对抗攻防方向介绍隐蔽式对抗攻击和高效查询攻击方法，多个维度有效筑牢人脸安全的防线...此外，为进一步去除人脸结构信息对活体鉴别的影响，我们还提出了基于结构解构和内容重组的活体检测算法[2]。...整体的训练流程采用迭代式的更新策略，最先学好初始化的域信息鉴别器，然后基于鉴别器迭代进行样本分配权重和特征分配权重学习。...03/人脸内容取证  ·人脸图像内容取证 针对人脸伪造图像，我们分别从伪造模式建模、特征增强学习以及对比学习框架设计等角度切入，促进模型对伪造痕迹的捕捉，有效鉴别真假。...·人脸视频内容取证 对于伪造视频，我们分别提出时空不一致建模和多片段学习算法，充分捕捉时序运动中的伪造痕迹，在视频维度有效鉴别真伪。

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    探访WAIC2025：当AI成为双刃剑，合合信息如何破解真假难题

    二、毫秒级"火眼金睛"：人脸视频篡改检测现场体验震撼的现场演示：当真假人脸同框 在人脸视频鉴伪展台。...当我们选择要鉴别的AI生成的视频的时候，系统就会迅速工作，分析各种可能得特征，同时在屏幕上显示此视频中的人像真伪几率：技术原理的深度解析 通过现场技术人员的详细介绍，我了解到这套系统的检测原理相当复杂。...同时在人脸识别的领域也出现了很多伪造的视频，如果没有技术手段来甄别，很容易会出现漏洞，让不法分子趁虚而入，造成不可逆转的后果。...三、智能版"大家来找茬"：生成图像鉴别技术现场演示AIGC图像鉴伪 从人脸视频鉴伪区域走过来，我被另一个“AIGC图像鉴伪”展台吸引了——"世界名画版找茬游戏"。...从头到尾对图像做了一次全面的学习和分析，从多个维度来判断真伪。

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    赋能数字化转型：基于服务器端部署的护照识别技术及其跨行业应用

    护照，作为国际通行的权威身份凭证，其信息的快速录入与真伪鉴别至关重要。基于服务器端部署的护照识别技术，正以其强大的处理能力、卓越的安全性和灵活的集成性，成为推动相关行业数字化转型的关键力量。...安全与防伪鉴别（高级功能）在安全要求极高的场景下，护照识别技术还能集成防伪鉴别模块。数字水印/紫外光特征检测：通过分析图像中肉眼不可见的特征，验证护照的真伪。...人脸比对：提取护照照片区域的人脸特征，与现场拍摄的持证人实时照片进行1：1人脸比对，实现“人证合一”验证。5....金融与银行业应用场景：银行柜台开户、远程视频开户、跨境汇款、保险业务办理。价值体现：在反洗钱和了解你的客户法规要求下，快速准确地采集并核验客户身份信息，杜绝手动录入错误，提升业务办理效率和合规性。

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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

    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。...深度伪造技术的兴起主要基于图像和音频合成技术的发展，是运用深度学习模型和数据等各种资源，合成具有特定内容音视频的技术；其中利用深度伪造技术生成逼近实拍的人脸图像的技术又被称为伪造人脸或假脸合成技术。...一、基本思想 目前现有的人脸交换检测器简单使用基于 CNN 的分类器将人脸图像映射到真伪标签上，在已知的操作方法上获得了极好的精度。然而，他们无法识别由未知的面部交换模型产生的假面部图像。...鉴别方除了挖掘待测图像的伪造线索外，可以更加充分地利用其它信息资源。 使用参考人脸图像的鉴别思路在实际应用中是可行的。...实际应用的伪造人脸图像鉴别任务绝大多数情况针对的是重要著名人士，对于鉴别方而言获取相应人物的真实人脸图像并不困难。除此之外该框架相比于其他鉴别模型无额外的数据要求。

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    解读 | 生成人脸修复模型：同时使用两个鉴别器，直接合成逼真人脸

    与之前很多其他工作不同，针对人脸修复任务，这篇论文的作者同时使用了两个鉴别器来构建整个模型，因此不论是局部图像还是整个图像，看上去都更加逼真。 2. 方法 2.1 模型结构 ?...局部鉴别器被用来判别图像缺失区域中合成的图像补丁是否真实。整体鉴别器则用来判别整张图像的真实性。这两个鉴别器的架构相似于论文《用深度卷积生成对抗网络来进行非监督表征学习》中的所述架构。...两个鉴别器的损失函数的不同之处在于：局部鉴别器的损失函数 (L_a1) 仅仅反向传播图像缺失区域的损失梯度，而整体鉴别器的损失函数 (L_a2) 反向传播整个图像的损失梯度。...结论 这个基于生成对抗网络的模型具有两个鉴别器和一个语义正则化网络，能够处理人脸修复任务。它能够在随机噪声中成功地合成缺失的人脸部分。 6....改进建议 这个模型一个局限是并不能处理一些未对齐的人脸，可以增加一个面部变形的网络来将输入的人脸规范化。

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    NFC护照识读鉴伪-小程序app端护照鉴伪

    这些护照内嵌非接触式芯片，存储持证人的生物特征信息（如人脸、指纹）及由签发国数字签名的结构化数据。 　　面对日益复杂的伪造与冒用风险，传统人工查验方式已难以满足高效、精准、安全的身份核验需求。...1.3ICAO PKD公钥验签体系　　基于国际民航组织（ICAO）全球公钥目录（PKD）系统，对芯片数据进行权威数字签名验证，支持130+国家/地区的电子护照真伪鉴别，有效杜绝伪造、克隆证件风险。 　　...                                                                     描述 　　全球证件支持          覆盖178国电子护照 + 回乡证、台胞证、港澳通行证、外国永居证、驾照、社保卡等 　　权威真伪验证...         基于ICAO PKD公钥体系，自动验签SOD，验证签发国合法性 　　自动人脸提取          从芯片DG2中提取高清证件照，用于后续人脸比对 　　实时证书更新          ...边境与海关检查 　　秒级读取护照芯片，自动比对人脸与生物特征 　　减少人工干预，提升通关效率 　　防止使用伪造或盗用护照出入境 　　2.

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    深度学习之视频人脸识别系列三：人脸表征

    作者 | 东田应子 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第三篇文章，介绍人脸表征相关算法和论文综述。...在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异；在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法...一、人脸表征 把人脸图像通过神经网络，得到一个特定维数的特征向量，该向量可以很好地表征人脸数据，使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大，同一张人脸的两个特征向量尽可能小，这样就可以通过特征向量来进行人脸识别...在该人脸识别模型中分为四个阶段：人脸检测 => 人脸对齐 => 人脸表征 => 人脸分类，在LFW数据集中可以达到97.00%的准确率。...三角化后的人脸变为有深度的3D三角网 f. 将三角网做偏转，使人脸的正面朝前。 g. 最后放正的人脸 h.

    2.1K30

    国内人脸识别第一案来了，我们来谈谈国外法规和隐私保护技术

    、视频或者软件模拟生成的，能有效地避免各种人脸伪造带来的身份冒用情况。...据了解，“Deepfake鉴别挑战赛”的目标是，找到一款能检测视频是否被换过脸的工具，并且它能被每个人便捷操作。...Turek）认为，制造deepfakes的人一直在不断地适应各种检测技术，因此不会存在一个一招制敌的算法或技术解决方案，而是需要一套全局性的方案，因此，无论是主动给图片添加水印还是通过“找茬”来辨别真伪...用区块链技术鉴别假图片和假视频 能够用技术来解决技术问题的，不只有AI，区块链技术同样也能解决假图片问题。...通过这些信息，媒体和用户可以判断出该图片是否经过PS等人为修饰，进而判断相关资讯真伪。 除了鉴别假图片，区块链技术还能鉴别假视频。

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    国内人脸识别第一案，我们来谈谈国外法规和隐私保护技术

    、视频或者软件模拟生成的，能有效地避免各种人脸伪造带来的身份冒用情况。...据了解，“Deepfake鉴别挑战赛”的目标是，找到一款能检测视频是否被换过脸的工具，并且它能被每个人便捷操作。...Turek）认为，制造deepfakes的人一直在不断地适应各种检测技术，因此不会存在一个一招制敌的算法或技术解决方案，而是需要一套全局性的方案，因此，无论是主动给图片添加水印还是通过“找茬”来辨别真伪...用区块链技术鉴别假图片和假视频 能够用技术来解决技术问题的，不只有AI，区块链技术同样也能解决假图片问题。...通过这些信息，媒体和用户可以判断出该图片是否经过PS等人为修饰，进而判断相关资讯真伪。 除了鉴别假图片，区块链技术还能鉴别假视频。

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