假臉什麼技術

⑤ 人臉識別有什麼優勢

‍‍人臉識別優勢明顯，未來將成為識別主導技術。具體來說，相比指紋識別、虹膜識別等傳統的生物識別方式，優點主要還集中在四點：非接觸性、非侵擾性、硬體基礎完善和採集快捷便利，可拓展性好。在復雜環境下，人臉識別精度問題得到解決後，預計人臉識別有望快速替代指紋識別成為市場大規模應用的主流識別技術。‍‍

⑥ 一秒識破「AI換臉術」明星變臉、換臉詐騙都無處遁形

TK星享會編輯

AI換臉術大家或多或少都接觸過，換臉App「ZAO」一夜爆紅，因為上傳一張照片就能變身劇中人，與梁朝偉、劉德華、楊冪等明星同台飆戲，但也因為泄露人臉信息的風險一夜退敗。不久前，「螞蟻呀嘿」讓靜態照片動起來的特效在短視頻平台走紅。

這些網紅應用基於深度偽造（Deepfake）技術，雖然也被應用於影視後期、虛擬偶像等場景中，然而這種技術的負面威脅已經被放大。

如何辨別視頻中的人臉是真是假？在2021世界人工智慧大會上出現了一秒識別「AI換臉術」的神器——DeepReal深度偽造內容檢測平台。

天下武功，唯快不破。30毫秒，就能檢測一幀畫面。一秒鍾，就能認出假臉。

這就是「AI換臉術」的剋星，由清華大學人工智慧研究院孵化企業北京瑞萊智慧科技有限公司（下簡稱RealAI）研發的DeepReal深度偽造內容檢測平台。

它的檢測准確性有多高？測試結果顯示，DeepReal在學術數據集和ZAO等主流方式生成的網路數據中，准確率已達99%，遠超Facebook此前舉辦的Deepfake檢測挑戰賽所公布的最好成績。

DeepReal「吃」下的數據已達千萬級，數據集已覆蓋三大類，包括學術深偽數據集、網路深偽數據集和自研深偽數據集,通過結合貝葉斯學習框架和深度神經網路來估計模型在預測新樣本時的不確定性。

RealAI副總裁唐家渝認為，未來在網路虛假內容甄別、人臉資料審核以及影像物證真實性檢驗等場景中，DeepReal都能快速落地應用。

法律層面，2020年，禁止利用信息技術手段偽造的方式侵犯他人的肖像權和聲音等已經寫入了《民法典》，給深度偽造技術下了「緊箍咒」，那麼在技術層面，該如何源源不斷地研發出高質量的檢測、破解工具呢？

制定標準是第一步。

RealAI與國家工信安全中心聯合制定了我國人臉模型演算法自身安全相關的第一個標准《信息安全技術人臉比對模型安全技術規范 》，作為第二編寫單位與信通院在工信部網安局指導下聯合編制了《人工智慧安全框架（2020年）》藍皮書。RealAI目前也參與包括機器學習演算法安全相關的國家標准以及人工智慧合成音視頻、人工智慧生物特徵識別相關的行業標准等多項標準的制定工作中。

越來越多的機構參與到AI的檢測和標准制定中，「我們正在制定人工智慧的各項標准，今年上海市已批准『公共場所人臉識別分級分類應用規范』地方標準的立項。」上海計算機軟體技術開發中心人工智慧治理研究所執行所長陳敏剛對《IT時報》記者表示，人臉識別將成為AI標准和檢測工具的高地。

⑦ 全民最大黨演員臉上使用的那曾假皮叫什麽這種技術叫什麽

化妝的一種技術工具--1：膚蠟 黃色蠟物質 可隨意造型 然後表面塗上和皮膚顏色相近的油彩顏色或者粉底！適用於效果妝如：斷指 槍傷 刀疤等等·

2：倒模面具 操作很復雜。先在演員的臉上塗滿凡士林 然後將石膏液體塗滿全臉 製作演員的面部輪廓的石膏模具！晾乾後 在裡面上凡士林塗滿（為了以後撬開跟下一部容易分離做准備）！之後澆滿石膏在模具里！待風干後 撬開（敲碎）第一次做的石膏磨具 演員的一個完整的石膏臉就做出來了！上面可以隨意造型 然後再澆石膏 倒模 之後這個模裡面塗上乳膠 風干後 卸下來就是你要的面具了！ 可用著面具!人體構造的零部件等等 像《西遊記》的妖怪等等 適用與全臉！
3：吹塑 適用於任何場所！也就是扮老等等！全民最大黨的演員其實很少用 他們一般都是油彩溝輪廓而已！樓主說的日本綜藝節目用的應該是這種吧！用具只需要乳膠和棉棒就可以了！像劉德華的《童夢奇緣》里用的就是這個方法！副作用也是有的 卸妝後的幾天臉上都會有皺紋！
把我知道學過的都告訴你了·

⑧ 如何通過活體檢測

活體檢測是[1]在一些身份驗證場景確定對象真實生理特徵的方法，在人臉識別應用中，活體檢測能通過眨眼、張嘴、搖頭、點頭等組合動作，使用人臉關鍵點定位和人臉追蹤等技術，驗證用戶是否為真實活體本人操作。可有效抵禦照片、換臉、面具、遮擋以及屏幕翻拍等常見的攻擊手段，從而幫助用戶甄別欺詐行為，保障用戶的利益。
手機刷臉解鎖
2018年，幾乎所有中高端手機均配備了「刷臉」解鎖功能[1]，而其中都會應用活體檢測技術來防範「假臉」攻擊，保護手機安全[3]。
身份驗證
刷臉支付
支付場景對人臉識別的精度要求極高，活體檢測是保障安全及識別精準度的關鍵。在杭州[1]，人臉識別及活體檢測技術，已經實現刷臉支付商業落地。
遠程身份驗證
在銀行證券、金融保險、民生社保、在線教育、汽車金融、房屋租住、共享服務、新聞媒體、區塊鏈等場景[1]，有時需要用戶進行遠程身份驗證來確認身份信息，人臉識別和活體檢測技術是其中成熟的方案。
刷臉解鎖
檢測方式
立體性活體檢測
用 Depth 圖像判斷人臉的 3D 性，可以防禦2D攻擊如手機、電腦等顯示屏和列印照片。
立體性檢測
亞表面檢測
利用亞表面散射性不同判斷人臉皮膚，可以防禦非(類)人臉材質假體。
紅外FMP檢測
在暗光環境下，基於紅外攝像頭及IR泛光圖檢測。
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⑨ 以假亂真的AI換臉技術，真的毫無破綻嗎

出品：科普中國

製作： 之遙科普

監制：中國科學院計算機網路信息中心

從在圍棋界戰無不勝的「阿爾法狗」，到鋪天蓋地的「人臉識別」，機器學習給人們的生活帶來了翻天覆地的改變。但隨著AI技術的不斷發展，以「智能換臉」為主要展現結果的Deepfake技術，卻給大家的生活帶來了更多困擾。

2018年，加彭總統 Ali Bongo 因中風在公共視野中消失了數月。政府為了安撫民心，在新年時公開了一段總統錄制的新年致辭。這段新年致辭使用了Deepfake技術進行生成，但這個視頻非但沒有起到安撫民心的作用，反而讓軍方的資深大佬發現異常，最終導致了兵變。在這個事件中，「AI換臉」技術成為干擾政治選舉，降低政府公信力的一大推手。

在很多人的印象中，Deepfake技術除了能讓有需求的人看到AI換臉的色情小視頻外，似乎都走在 社會 的陰影里。

對普通人而言，Deepfake技術可謂是以假亂真，毫無破綻。那面對網上流傳的真假不一的視頻，我們真的無法分辨嗎？

不用擔心，正所謂「魔高一尺，道高一丈」。在專業人士手中，通過細致的計算機分析，可以辨別出照片、視頻的真假，讓Deepfake技術處理過的內容「現出原形」。

要了解Deepfake技術如何被識破，首先就要了解什麼是Deepfake技術。Deepfake是使用深度機器學習（deep machine learning）和假照片（fake photo）組合而成的一個詞，可以理解為機器進行深度學習而製造的假照片、假視頻等虛假產物。其中最常見的應用就是「AI換臉」，也就是將一個人的臉部移植到另一個人臉上。

在進行換臉時，機器首先需要識別出人臉的位置。人臉的識別與校準在自動駕駛等領域也有著廣泛的應用，目前的發展已經非常成熟，識別率在98%以上。

換臉用的素材，與待換臉的視頻中的人臉，他們的面部朝向、面部表情往往不同。因此，識別出人臉位置之後，機器要進一步對人臉進行校準。通過尋找面部具有鮮明特徵的區域，機器可以確定每一幀中人臉的朝向、表情，進而將待換臉視頻中需要插入的人臉與素材匹配起來。

匹配完成之後，換臉技術也不是簡單地就把換臉素材貼在了待換臉的人臉上。簡單地貼圖，可以輕松地被肉眼識別，難以達到「以假亂真」的效果。Deepfake技術進一步地學習原理可以用人的行為來類比。

如果你盯A臉看上100小時，接著去看B臉的照片；接下來讓你憑記憶畫出B的臉，那不管你的技術水平多高，最終都會畫的跟A臉很像。所以，當我們訓練機器，讓機器學慣用A臉的元素畫出B臉時，就可以將A臉逼真地「畫到」B臉上。

機器學習出的換臉視頻、照片那麼逼真，那Deepfake技術的破綻何在呢？

中國有句古話叫做「若想人不知，除非己莫為」。換臉技術的破綻，就出在人臉素材的細節上。Deepfake技術使用A臉的元素來畫出B臉，這一過程是對A臉元素的精巧拼接。而這一拼接的過程，勢必不能完美地符合真實情況。

紐約州布法羅-布法羅大學的計算機科學家，就從「眼睛」——這一人臉上最精緻的元素入手，實現了對Deepfake技術的甄別。

這一技術的核心原理基於眼球的反射。當外界環境的光照射到眼睛上時，就會產生反射，在角膜上生成圖像。在真正的照片中，兩隻眼睛看同一物體，會具有非常相似的反射模式。但在Deepfake合成的照片中，兩隻眼睛的反射內容往往並不協調。很可能出現左眼「看見」一隻小狗，右眼「看見」一輛卡車的情況。檢測機器首先提取兩隻眼睛反射的內容，然後檢測左右眼的反射內容、反射光強度等參數是否協調統一，就可以識別出照片、視頻是否經過了合成。這一方法已被證明具有94%的實驗有效性。

除此之外，常見的檢測方法還包括：

（1）根據視頻的2D圖像估計三維姿勢。使用Deepfake技術合成的視頻，三維姿勢可能會突然發生較大的突變。比如視頻中的人，如果在上一幀胸口還是鼓起正在吸氣的狀態，下一幀就迅速變成胸口下沉吐氣的狀態，那就說明這個視頻鐵定是合成出來的。

（2）捕捉Deepfake技術在處理視頻時對圖像進行扭曲而在環境中產生的「偽影」。

（3）捕捉左右虹膜異色、光照與陰影不協調、幾何建模錯誤等瑕疵。

（4）針對名人的行為習慣，檢測視頻中是否有對應的特有行為特點（例如摸鼻子、歪嘴等）。

在不斷發展的過程中，Deepfake的檢測技術仍然會面對不少挑戰。

第一點是有的技術本身需要一定的信息量。例如前述的眼球反射檢測技術，如果視頻里沒有同時存在兩隻眼睛，就無法應用。針對虹膜顏色的檢測，在視頻畫質較低時使用起來也較為困難。

第二點是，檢測技術和換臉技術是一個「不斷發展，彼此競爭」的過程。例如前述的捕捉光照與陰影不協調的問題，換臉者可以在換臉時使用更多的資源進行光照模擬、渲染，從而保證陰影的生成質量。 從這個角度講，檢測和換臉技術就像一場「貓鼠 游戲 」，二者不斷迭代，你追我趕。 今天檢測技術提出了用眼球的反射光進行檢測，明天換臉技術就可以把眼球的反射光模擬也放在學習內容之中。檢測技術必須不斷更新，才能跟上Deepfake技術發展的步伐。

第三點是，檢測技術距自動化還有一定距離。現有的檢測技術耗費的時間都比較長，難以做到在用戶上傳視頻的同時，短時間內自動完成檢測和審核。距實用的自動Deepfake檢測軟體，還有一段路要走。

第四點是，目前針對Deepfake技術還沒有完善的法規。各個視頻平台對於什麼樣的Deepfake視頻是惡意的、違規的，有著自己的界定規則。同時，目前也沒有關於Deepfake技術的相關法律。這就給針對Deepfake視頻的檢測、管控工作帶來了很多困難。

雖然Deepfake檢測技術仍有諸多挑戰，但是我們要相信，隨著AI技術的不斷發展，相關法規會逐漸完善，針對Deepfake的檢測技術也會變得越來越准確、高效。終有一天，虛假的視頻會在檢測技術的「火眼金睛」下統統現出原形。鑽技術的漏洞，濫用Deepfake技術，遲早會受到懲罰。

參考文獻