人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。目前已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域，但方便的同时也带来了一些问题，易获取，使得人脸容易被一些人用照片、视频等方式进行复制，从而达到窃取盗用信息的目的。为了保障信息安全，人脸识别技术责无旁贷，而抗攻击，是其研究中必不可少的一环，其中，人脸活体检测就是技术的核心了。
目前，深度学习的发展使人脸识别技术的性能有了质的提升，其具有自然、直观、易用等优点, 已广泛应用于智能安防、公安刑侦、金融社保、智能家居、电子商务、人脸娱乐、医疗教育等领域, 应用场景丰富, 应用市场潜力巨大。然而, 人脸识别技术的广泛应用亦使得人脸识别技术的安全性问题日益凸显，传统的人脸识别研究专注于整体识别性能的提升, 并不判断当前获取的人脸图像是来自活体人脸还是假体人脸。若不法分子利用传统人脸识别技术的这个安全性隐患, 使用假体人脸成功冒用合法用户身份, 从短期来看, 侵犯了合法用户的权益, 较大可能造成生命财产损失; 从长远来看, 亦会影响人脸识别技术的进一步广泛深入应用。因此, 如何准确识别活体人脸与假体人脸, 保障人脸识别技术的安全性成为一个亟待解决的问题。因此，人脸活体检测研究具有非常重要的应用价值。
人脸识别成了近年火热的人工智能落地方向之一。简单地看来，人脸识别是一个验证身份的过程，所以后跟个人身份证打通也是理所应当。要判断画面上呈现的是不是一个真的人脸，途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸，光靠一个二维的模式识别，或者人脸特征点的对齐都是远远不够的，存在一定的局限性。
人脸识别技术是近年来出现的一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物特征识别技术。与其他生物识别技术相比较，人脸识别具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面，目前人脸识别技术已经应用到门禁考勤，访客管理，巡更、会议签到、身份核验等场所。
在生物识别系统中，为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。一般生物特征的活体检测技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，人脸活体检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息，活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特性等。
这是阿里智能计算研究院提出的ReplaceAnything。继Animate Anyone之后，阿里新框架再次引爆社区。
这两天，ZAO 太火了。而它的背后却是 Deepfakes，作为程序员，我们很有必要来体验一把 Deepfakes ！
AI是今年一个大热的话题，各种AI的应用也越来越多，关注的人也越来越多，让AI来助力各行各业。AI实现视频换脸的方案也越来越多，所以博主挑了其中一个方向来学习，介绍。博主选择的是 faceswap，一个开源的视频换脸模型。
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。
人脸识别是一项热门的 计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对 生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。与其他生物识别技术相比较，人脸识别具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面，目前人脸识别技术已经应用到门禁考勤，访客管理，巡更、会议签到、身份核验等场所。
转载：https://www.cnblogs.com/zackstang/p/9011753.html
git clone https://github.com/deepfakes/faceswap.git
大部分检测假脸工作是在图片上进行的，而针对deepfake视频往往有很少检测方法。这个工作里我们提出了一种基于时间序列的处理方法，用于检测Deepfake视频。我们采用了CNN去提取帧级别的高维特征，并用这些高维特征训练RNN。我们展示了通过一个简单的架构也能在检测任务上达到不俗的效果。
“照片分享”是社交场景中比重很大的一部分，当然现在来看视频(特别是短视频)也变得越来越多，而照片又以人像为主，所以我们看到如QQ空间、微博、微信朋友圈里，自拍、合影占据着大量的版面。人脸相关的应用也越来越多：如相机中嵌入人脸检测，拍照时实时将人脸标注出来；又比如一些相册应用，能根据人脸识别进行照片分类；再比如支付宝的扫脸登录，将人脸作为个人身份ID。 这些应用都以人脸检测、人脸识别技术为基础，检测指将人脸定位出来，找到人脸所在位置，而识别则是匹配出这个人脸是谁，不过通常我们将这两项技术统称为人脸识别。随着深
当下的「人脸识别系统」抗衰老能力非常弱，人物面部老化会显著降低识别性能，隔一段时间就需要更换人脸数据。
来源：大数据文摘本文约2500字，建议阅读6分钟本文介绍了湖北中学使用瞳孔检测的情况。 试想，当你在学校准备去吃饭，来到食堂，刷一下脸，确认信息，选择爱吃的菜品，点击确认，完成结账。 整个过程可以说是一气呵成。 如今随着支付手段的变化，这样的情形也已经在现实中确实发生了。 最近，湖北恩施巴东县京信友谊中学就推出了这么一项基于人脸识别的支付系统，整个过程也只需要绑定家长的支付宝账户或者开通电子饭卡。之所以要推出该系统，主要是考虑到学生丢失饭卡的问题，同时这也更有利于家长管理学生日常消费，还能大幅节省排队充卡
大数据文摘出品 作者：Caleb 试想，当你在学校准备去吃饭，来到食堂，刷一下脸，确认信息，选择爱吃的菜品，点击确认，完成结账。 整个过程可以说是一气呵成。 如今随着支付手段的变化，这样的情形也已经在现实中确实发生了。 最近，湖北恩施巴东县京信友谊中学就推出了这么一项基于人脸识别的支付系统，整个过程也只需要绑定家长的支付宝账户或者开通电子饭卡。之所以要推出该系统，主要是考虑到学生丢失饭卡的问题，同时这也更有利于家长管理学生日常消费，还能大幅节省排队充卡时间，提高工作效率。 不过，看上去科技感满满的人脸
马克-to-win：一 个数据库中的表对应一个PO（Persistant Object），这好理解。在Web层的网页，当用户提交表单数据以后，在Controller层，把表单数据放在VO（View Object有人也叫Value Object） 当中，接着调用Service层。VO相对于网页表单数据，也许对应n个PO，而且和PO数据格式也许不一样。马克-to-win：（表单2012/1/1而数据库中是 2012-1-1）。Service层原始接受的数据是VO，但在这里，Service层把它变成DTO（Data Transfer Object）。DTO不用于VO，不但因为二者功能不同，（DTO用于专门的层间传输，VO用于持有表单数据）而且DTO也许有很多VO里没有的数据， 比如Service层的方法现场产生的加密密码，各种加密的标志，收到的短信验证码等。马克-to-win：Service层接着调用BO，BO调用DO，（这个过程 应该是涉及的业务范围越来越小，越来越具体，就像中央委托给东北局，东北局再委托给辽宁省，处理某个事一样），DTO在这个过程中承载的数据量也必然越来 越小。马克-to-win：既然有可能Service层和BO层或DO层不在同一台电脑上，为了节约网络带宽并提高系统性能，我们可以推出若干BoDto和DoDto的概念， 使它仅封装BO和DO需要的数据，当然采用BoDto和DoDto系统，会有越来越多的各种DTO，所以我们实际中宁愿使用粗粒DTO(即包含比需要多的 属性)，而不是重新编写一堆新的各种各样的DTO，前提是只要冗余数据不是太多。马克-to-win：在代码量代码复杂度和系统性能之间做取舍是我们工程师永恒的话题。技术教 会大家，大家起码可以有做选择的机会。当DTO进入到DO层以后，经过DO的复杂处理后，当需要被传给Dao层，压入数据库之前一瞬间，就需要被变成PO 了。Dao层就相对简单了。
AiTechYun 编辑：Yining 游戏工作室花费数百万美元和数千个开发小时来设计游戏图案，试图让它们看起来尽可能接近现实。虽然在过去的几年里，游戏图案看起来非常逼真，但仍然很容易将它们与现实世界
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自东方理工的研究团队提出了一种广义流形对抗攻击的新范式，将传统的 “点” 攻击模式推广为 “面” 攻击模式。 声称准确率 99% 的人脸识别系统真的牢不可破吗？事实上，在人脸照片上做一些不影响视觉判断的改变就可以轻松攻破人脸识别系统，例如让邻家女孩和男明星被判断成同一个人，这便是对抗攻击。对抗攻击的目标是寻找自然的且能够让神经网络混淆的对抗样本，从本质上讲，找到对抗样本也就是找到了神经网络的脆弱之处。 近日，来自东方理工的研究团队提出了一种广义流形对抗攻击的范式（Genera
自从flow的主页改为https://make.powerautomate.com，速度是快了不少，但是好像bug也多了起来。
翻译 | AI 科技大本营（公众号ID：rgznai100） 参与 | 张建军 编辑 | Leo 【AI 科技大本营按】：很多喜欢踢足球的朋友都爱玩 FIFA 系列游戏，尽管游戏中的人物面部特征已经十分逼真，但我们依然能够区分出这不是一张真的人脸。本文作者通过 Deepfakes 算法来实现游戏人脸从逼真到真实的跨越，也许，这个技术将改变游戏开发产业！ C 罗脸部图像对比，左边是 FIFA 18 中的图像，右边图像是由一个深度神经网络生成的 游戏工作室花费了数百万美元和数千小时来设计游戏图像，尽可能
近两年来，Deepfakes让许多欧美明星吃尽了苦头，面对自己的头像被替换到各种视频中，却无能为力。
嗯，今天我们接着写关于前端试用技巧部分的如果将任务背景图片更换掉，为什么写这个呢？在上一篇文章的时候我说图片变的透明是很重要的一件事情，那么其实很多的时候啊我们也是需要将图片的背景图片替换掉的，例如：老板说：“TOM”,你看我去旅游了，这个背景是不是不好看，能不能在我的旁边给我P一个美女出来？你怎么说，不能说你不会吧，一个前端连P图都不会怎么行， 所以呢，这个更换人物的背景还是很重要的，今天我们就简单的说一下怎么实现！
去年，东莞拥有智能装备制造企业400多家，实施“机器换人”申报项目831个。随着“机器换人”进程不断加速，“智造东莞”促使人才结构日渐趋向“智造人才”升级。 近日，通过走访人才市场以及企业发现，焊接、
作者：腾讯 ISUX 交互设计师 梁睿思 在刚过去的考试月里，别人家的期末考试都在一本正经的考“老九门”，南京的一所高校期末考试居然考起了表情包！而面对这样的“无厘头”题目，学生们也是绞尽“墨汁”认真作答。无图无真相： [1501470264828_6886_1501470265284.jpg] 在现代互联网的社交中，斗图已然成为一种聊天方式，不发表情感觉都没法好好聊天！出题的这位老师在出考卷时，就是看到学生们正在群里斗图，才灵机一动想到了这道题目，以表情包作为考点，考查学生对“用户体验与心理”的认知。
去年，东莞拥有智能装备制造企业400多家，实施“机器换人”申报项目831个。随着“机器换人”进程不断加速，“智造东莞”促使人才结构日渐趋向“智造人才”升级。 记者近日通过走访人才市场以及企业发现，焊接、喷漆、压铸等传统的工作强度大且环境恶劣的工序，越来越多地由机器人代劳。机器人专业人才成为当前企业转型升级过程中抢手人才，传统的车间流水线技工如能升级为机器人工程师，原来4000元左右的月薪，可跳跃至万元。但目前的机器人操作维保人员，在整个人才市场中却显得紧缺。 有企业投4亿元购买2000台“机器人” 东莞市
引言 AIGC正从效率、质量、创意、多样性各方面革新内容生产流程，伴随firely、midjourney等现象级的产品出现，AIGC将逐步广泛服务于内容生产的各类场景与内容生产者，随着AIGC在内容生产的需求场景不断增加，腾讯多媒体实验室也在AIGC领域持续发力，并通过数据万象将能力成功应用到传媒、社交、文娱等多个行业，逐步夯实全场景内容生产力。 足球精彩集锦 数据万象泛互与传媒客户拥有不小体量的体育视频数据处理需求，尤其是赛事期间，足球赛事作为最受欢迎的体育赛事内容消费量一直居高不下，球迷对其内容的
引言 AIGC正从效率、质量、创意、多样性各方面革新内容生产流程，伴随firely、midjourney等现象级的产品出现，AIGC将逐步广泛服务于内容生产的各类场景与内容生产者，随着AIGC在内容生产的需求场景不断增加，多媒体实验室也在AIGC领域持续发力，并通过数据万象将能力成功应用到传媒、社交、文娱等多个行业，逐步夯实全场景内容生产力。 足球精彩集锦 数据万象泛互与传媒客户拥有不小体量的体育视频数据处理需求，尤其是赛事期间，足球赛事作为最受欢迎的体育赛事内容消费量一直居高不下，球迷对其内容的可观
大家在使用stable diffusion webui，通过img2img做Inpaint局部绘制，包括Inpaint、Inpaint sketch、Inpaint upload，会听到很多与蒙版mask相关专业术语。我将会写一系列文档来说明白各个专业术语对应参数的作用。
项目作者：Yao Feng Github: https://github.com/YadiraF/face3d
AI能为我们做什么 拥有超级智慧并无所不知的超级AI将会解决人类的所有难题。全球变暖？首先，超级AI会想到很多更好的再生能源的办法，这样我们就不需要使用化石燃料，进而终止二氧化碳的排放。然后它会发明很多创新方式，开始把多余的二氧化碳释放到大气层外。癌症和其他疾病？小事一件——健康和医药的革命性发展将会超出你我的想象。世界饥荒？超级AI使用类似纳米技术，把分子结构和肉相似的原料直接加工为食物。纳米技术能够把一堆垃圾转成一块鲜肉或其他食物（不保证形状是否一致，比如一个巨大的立方体状的苹果），并使
Face Recognition软件包 这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。 该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了99.38%。 它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具，以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。 特性 在图片中识别人脸 找到图片中所有的人脸 找到并操作图片中的脸部特征 获得图片中人
1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率;
Face Recognition软件包 这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。 该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得
从瘦脸、美颜到长腿、瘦身，人体人像美化技术已经遍布各类拍摄软件。这些应用不仅可以实现瘦脸瘦身效果，还能为人像提供精致的妆容。在视频直播、AR 试妆等实时应用场景也能轻松变换人像呈现效果。 这些强大的功能背后依托哪些 AI 技术？国内各大厂商在不同场景应用的技术特点有哪些？有什么样的差异？ 在 3 月 3 日 19:00-20:30 的技术分享中，机器之心机动组将以「揭秘人体美化技术」为主题，邀请多家代表企业，为大家解密这些特效背后的相关技术。 分享主题：AI 技术在快手人像美化中的应用 分享嘉宾：黄慧娟，
那么作为一个成熟的python，听说读写是一个必备的技能，如果能让python对指定内容进行阅读，实现语音播报功能，再结合一把具有盲文的键盘，盲人编程指日可待，再或者使用python进行一段rap，挑战一下吴亦凡的地位也不是不可以
软件行业一直有一个潜规则，就是支撑销量增长的绝大部分来自渠道分销伙伴的功劳，但是渠道商这两年却一直生活在食物链的最底端，当我们看到软件厂商营收业绩不断增长的时候，有谁会想到这里面有多少渠道商压货的辛酸，而为了营造收入表面上的虚假繁荣，压货、压货，再压货，已经让众多渠道商苦不堪言，本文我们总结了一下全国渠道们的苦与泪，看ERP巨头们是通过哪几招来榨干渠道商身上的最后一滴血？ 招数一：疯狂压货。季度压、半年压、年底压。业界传言：厂商的压货压款足够渠道消化一年！这是典型的杀鸡取卵！ 招数二：言语威胁。取消代理资
受疫情影响，线下考试愈发难以组织和开展，考试场地管控更为严格，安排考生出行及健康检测造成额外支出；考生参加考试流程繁琐，监考及考后阅卷耗费大量人力及时间成本等，对组织者来说都是极大的考验。 对此，线上考试场景应运而生。录题组卷、考生考试、管理员监考、考后阅卷等场景均转移到线上进行，打破了时间与空间的限制。考试环节清晰可管理，同时也节约了时间和金钱，既提升了组织效率，又保障了考试顺利进行。 线上考试存在一些难以解决的问题，比如操作流程是否便捷、是否支持复杂的考试和答题类型、阅卷和成绩统计分析是否标准化等等。
人脸识别以前在小编的记忆中，都是电影的情节，[ 金库!!! 安全大门!!! 收藏地下库!!! ] 扫脸进库 Duang~
如此一来，商家岂不是无需进行大量线下拍摄，省去换景别甚至外出拍图的步骤，在电脑前即可做出丰富商品图？
一位做房产中介的大姐，近期帮一个楼盘介绍了客户，按照工作的约定，本是可以拿到相应佣金。
PS2023神经元滤镜离线安装包，这是一款专门在Photoshop上使用的多功能滤镜工具，英文名为：Neural Filters，它为用户提供了一个完整的滤镜库，用户可以通过这里各种各样的滤镜制作出自己想要的效果，软件可以在几秒钟之内就能够为图片场景进行着色，并且还可以更改图片中人物的表情、年龄、姿势，比如：“表情变化”，可以将当前的人脸调整为“开心”、“惊讶”、“生气”等表情……此外，滤镜库的功能非常强大，现阶段为广大设计师们提供了：智能肖像、妆容迁移、着色、杂色减少以及肖像漫画化等多种效果，可以满足很多朋友的设计需求。除此之外：PS2023神经元滤镜离线安装包为用户们提供了更多基于Adobe Sensei的强大功能，比如：转换人脸的方向、转换光源的方向、人脸进行化妆……这些比较激进的选项也容易造成制作出来的图有负面效果，设计师可以根据自身情况自行选择设置。
我是 盛瀚钦，沪江 CCtalk 前端开发工程师，Taro 框架的 issue 维护志愿者，主要侧重于前端 UI 编写和团队文档建设。
随着科学技术的发展与劳动力成本的逐年上升，过去依靠廉价劳动力的制造生产模式渐渐出现短板。用工荒与员工下岗增多这一看似矛盾的现象在这个时期却无时无刻不在发生着。 在这种情况下，“机器换人”已经成为当下解决用工荒最时髦的办法。 现在，工人在薪资与福利上的要求与前几年相比要高出不少，我国的人口红利逐渐消失。同时机器人与人相比还具有许多天生优势，而这些优势都是劳动密集型企业所需要的。 由于机器人具备效率更高，精度更准等优势，一台机器人就可以在流水线上进行无错生产。机器人的广泛应用在一定程度上势必使得企业减少
作者 | Maximilian Schreiner 译者 | 核子可乐 策划 | 刘燕 AI 伪造图像与视频,，即 Deepfake，在近年迎来一波发展高潮。在本文中，我们将深入探究这段历史，并回顾期间的一个个重要里程碑。 上图中的人脸有什么共同点？答案是：没有共同点。它们都是由 AI 虚构而来。更确切地说，它们是由 AI 从几百万张像素图片中总结学习而来，最终创作出了难辨真伪的结果。 顺带一提，这些图片是在 thispersondoesnotexist.com 网站上创建的。这款工具使用门槛
本文详细介绍了生成对抗网络（GAN）的知识，并用其变换人脸，并探寻如何利用StyleGAN生成不同属性（如年龄、微笑等）的人脸。
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