假脸什么技术

⑤ 人脸识别有什么优势

‍‍人脸识别优势明显，未来将成为识别主导技术。具体来说，相比指纹识别、虹膜识别等传统的生物识别方式，优点主要还集中在四点：非接触性、非侵扰性、硬件基础完善和采集快捷便利，可拓展性好。在复杂环境下，人脸识别精度问题得到解决后，预计人脸识别有望快速替代指纹识别成为市场大规模应用的主流识别技术。‍‍

⑥ 一秒识破“AI换脸术”明星变脸、换脸诈骗都无处遁形

TK星享会编辑

AI换脸术大家或多或少都接触过，换脸App“ZAO”一夜爆红，因为上传一张照片就能变身剧中人，与梁朝伟、刘德华、杨幂等明星同台飙戏，但也因为泄露人脸信息的风险一夜退败。不久前，“蚂蚁呀嘿”让静态照片动起来的特效在短视频平台走红。

这些网红应用基于深度伪造（Deepfake）技术，虽然也被应用于影视后期、虚拟偶像等场景中，然而这种技术的负面威胁已经被放大。

如何辨别视频中的人脸是真是假？在2021世界人工智能大会上出现了一秒识别“AI换脸术”的神器——DeepReal深度伪造内容检测平台。

天下武功，唯快不破。30毫秒，就能检测一帧画面。一秒钟，就能认出假脸。

这就是“AI换脸术”的克星，由清华大学人工智能研究院孵化企业北京瑞莱智慧科技有限公司（下简称RealAI）研发的DeepReal深度伪造内容检测平台。

它的检测准确性有多高？测试结果显示，DeepReal在学术数据集和ZAO等主流方式生成的网络数据中，准确率已达99%，远超Facebook此前举办的Deepfake检测挑战赛所公布的最好成绩。

DeepReal“吃”下的数据已达千万级，数据集已覆盖三大类，包括学术深伪数据集、网络深伪数据集和自研深伪数据集,通过结合贝叶斯学习框架和深度神经网络来估计模型在预测新样本时的不确定性。

RealAI副总裁唐家渝认为，未来在网络虚假内容甄别、人脸资料审核以及影像物证真实性检验等场景中，DeepReal都能快速落地应用。

法律层面，2020年，禁止利用信息技术手段伪造的方式侵犯他人的肖像权和声音等已经写入了《民法典》，给深度伪造技术下了“紧箍咒”，那么在技术层面，该如何源源不断地研发出高质量的检测、破解工具呢？

制定标准是第一步。

RealAI与国家工信安全中心联合制定了我国人脸模型算法自身安全相关的第一个标准《信息安全技术人脸比对模型安全技术规范 》，作为第二编写单位与信通院在工信部网安局指导下联合编制了《人工智能安全框架（2020年）》蓝皮书。RealAI目前也参与包括机器学习算法安全相关的国家标准以及人工智能合成音视频、人工智能生物特征识别相关的行业标准等多项标准的制定工作中。

越来越多的机构参与到AI的检测和标准制定中，“我们正在制定人工智能的各项标准，今年上海市已批准‘公共场所人脸识别分级分类应用规范’地方标准的立项。”上海计算机软件技术开发中心人工智能治理研究所执行所长陈敏刚对《IT时报》记者表示，人脸识别将成为AI标准和检测工具的高地。

⑦ 全民最大党演员脸上使用的那曾假皮叫什麽这种技术叫什麽

化妆的一种技术工具--1：肤蜡 黄色蜡物质 可随意造型 然后表面涂上和皮肤颜色相近的油彩颜色或者粉底！适用于效果妆如：断指 枪伤 刀疤等等·

2：倒模面具 操作很复杂。先在演员的脸上涂满凡士林 然后将石膏液体涂满全脸 制作演员的面部轮廓的石膏模具！晾干后 在里面上凡士林涂满（为了以后撬开跟下一部容易分离做准备）！之后浇满石膏在模具里！待风干后 撬开（敲碎）第一次做的石膏磨具 演员的一个完整的石膏脸就做出来了！上面可以随意造型 然后再浇石膏 倒模 之后这个模里面涂上乳胶 风干后 卸下来就是你要的面具了！ 可用着面具!人体构造的零部件等等 像《西游记》的妖怪等等 适用与全脸！
3：吹塑 适用于任何场所！也就是扮老等等！全民最大党的演员其实很少用 他们一般都是油彩沟轮廓而已！楼主说的日本综艺节目用的应该是这种吧！用具只需要乳胶和棉棒就可以了！像刘德华的《童梦奇缘》里用的就是这个方法！副作用也是有的 卸妆后的几天脸上都会有皱纹！
把我知道学过的都告诉你了·

⑧ 如何通过活体检测

活体检测是[1]在一些身份验证场景确定对象真实生理特征的方法，在人脸识别应用中，活体检测能通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人操作。可有效抵御照片、换脸、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段，从而帮助用户甄别欺诈行为，保障用户的利益。
手机刷脸解锁
2018年，几乎所有中高端手机均配备了“刷脸”解锁功能[1]，而其中都会应用活体检测技术来防范“假脸”攻击，保护手机安全[3]。
身份验证
刷脸支付
支付场景对人脸识别的精度要求极高，活体检测是保障安全及识别精准度的关键。在杭州[1]，人脸识别及活体检测技术，已经实现刷脸支付商业落地。
远程身份验证
在银行证券、金融保险、民生社保、在线教育、汽车金融、房屋租住、共享服务、新闻媒体、区块链等场景[1]，有时需要用户进行远程身份验证来确认身份信息，人脸识别和活体检测技术是其中成熟的方案。
刷脸解锁
检测方式
立体性活体检测
用 Depth 图像判断人脸的 3D 性，可以防御2D攻击如手机、电脑等显示屏和打印照片。
立体性检测
亚表面检测
利用亚表面散射性不同判断人脸皮肤，可以防御非(类)人脸材质假体。
红外FMP检测
在暗光环境下，基于红外摄像头及IR泛光图检测。
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⑨ 以假乱真的AI换脸技术，真的毫无破绽吗

出品：科普中国

制作： 之遥科普

监制：中国科学院计算机网络信息中心

从在围棋界战无不胜的“阿尔法狗”，到铺天盖地的“人脸识别”，机器学习给人们的生活带来了翻天覆地的改变。但随着AI技术的不断发展，以“智能换脸”为主要展现结果的Deepfake技术，却给大家的生活带来了更多困扰。

2018年，加蓬总统 Ali Bongo 因中风在公共视野中消失了数月。政府为了安抚民心，在新年时公开了一段总统录制的新年致辞。这段新年致辞使用了Deepfake技术进行生成，但这个视频非但没有起到安抚民心的作用，反而让军方的资深大佬发现异常，最终导致了兵变。在这个事件中，“AI换脸”技术成为干扰政治选举，降低政府公信力的一大推手。

在很多人的印象中，Deepfake技术除了能让有需求的人看到AI换脸的色情小视频外，似乎都走在 社会 的阴影里。

对普通人而言，Deepfake技术可谓是以假乱真，毫无破绽。那面对网上流传的真假不一的视频，我们真的无法分辨吗？

不用担心，正所谓“魔高一尺，道高一丈”。在专业人士手中，通过细致的计算机分析，可以辨别出照片、视频的真假，让Deepfake技术处理过的内容“现出原形”。

要了解Deepfake技术如何被识破，首先就要了解什么是Deepfake技术。Deepfake是使用深度机器学习（deep machine learning）和假照片（fake photo）组合而成的一个词，可以理解为机器进行深度学习而制造的假照片、假视频等虚假产物。其中最常见的应用就是“AI换脸”，也就是将一个人的脸部移植到另一个人脸上。

在进行换脸时，机器首先需要识别出人脸的位置。人脸的识别与校准在自动驾驶等领域也有着广泛的应用，目前的发展已经非常成熟，识别率在98%以上。

换脸用的素材，与待换脸的视频中的人脸，他们的面部朝向、面部表情往往不同。因此，识别出人脸位置之后，机器要进一步对人脸进行校准。通过寻找面部具有鲜明特征的区域，机器可以确定每一帧中人脸的朝向、表情，进而将待换脸视频中需要插入的人脸与素材匹配起来。

匹配完成之后，换脸技术也不是简单地就把换脸素材贴在了待换脸的人脸上。简单地贴图，可以轻松地被肉眼识别，难以达到“以假乱真”的效果。Deepfake技术进一步地学习原理可以用人的行为来类比。

如果你盯A脸看上100小时，接着去看B脸的照片；接下来让你凭记忆画出B的脸，那不管你的技术水平多高，最终都会画的跟A脸很像。所以，当我们训练机器，让机器学习用A脸的元素画出B脸时，就可以将A脸逼真地“画到”B脸上。

机器学习出的换脸视频、照片那么逼真，那Deepfake技术的破绽何在呢？

中国有句古话叫做“若想人不知，除非己莫为”。换脸技术的破绽，就出在人脸素材的细节上。Deepfake技术使用A脸的元素来画出B脸，这一过程是对A脸元素的精巧拼接。而这一拼接的过程，势必不能完美地符合真实情况。

纽约州布法罗-布法罗大学的计算机科学家，就从“眼睛”——这一人脸上最精致的元素入手，实现了对Deepfake技术的甄别。

这一技术的核心原理基于眼球的反射。当外界环境的光照射到眼睛上时，就会产生反射，在角膜上生成图像。在真正的照片中，两只眼睛看同一物体，会具有非常相似的反射模式。但在Deepfake合成的照片中，两只眼睛的反射内容往往并不协调。很可能出现左眼“看见”一只小狗，右眼“看见”一辆卡车的情况。检测机器首先提取两只眼睛反射的内容，然后检测左右眼的反射内容、反射光强度等参数是否协调统一，就可以识别出照片、视频是否经过了合成。这一方法已被证明具有94%的实验有效性。

除此之外，常见的检测方法还包括：

（1）根据视频的2D图像估计三维姿势。使用Deepfake技术合成的视频，三维姿势可能会突然发生较大的突变。比如视频中的人，如果在上一帧胸口还是鼓起正在吸气的状态，下一帧就迅速变成胸口下沉吐气的状态，那就说明这个视频铁定是合成出来的。

（2）捕捉Deepfake技术在处理视频时对图像进行扭曲而在环境中产生的“伪影”。

（3）捕捉左右虹膜异色、光照与阴影不协调、几何建模错误等瑕疵。

（4）针对名人的行为习惯，检测视频中是否有对应的特有行为特点（例如摸鼻子、歪嘴等）。

在不断发展的过程中，Deepfake的检测技术仍然会面对不少挑战。

第一点是有的技术本身需要一定的信息量。例如前述的眼球反射检测技术，如果视频里没有同时存在两只眼睛，就无法应用。针对虹膜颜色的检测，在视频画质较低时使用起来也较为困难。

第二点是，检测技术和换脸技术是一个“不断发展，彼此竞争”的过程。例如前述的捕捉光照与阴影不协调的问题，换脸者可以在换脸时使用更多的资源进行光照模拟、渲染，从而保证阴影的生成质量。 从这个角度讲，检测和换脸技术就像一场“猫鼠 游戏 ”，二者不断迭代，你追我赶。 今天检测技术提出了用眼球的反射光进行检测，明天换脸技术就可以把眼球的反射光模拟也放在学习内容之中。检测技术必须不断更新，才能跟上Deepfake技术发展的步伐。

第三点是，检测技术距自动化还有一定距离。现有的检测技术耗费的时间都比较长，难以做到在用户上传视频的同时，短时间内自动完成检测和审核。距实用的自动Deepfake检测软件，还有一段路要走。

第四点是，目前针对Deepfake技术还没有完善的法规。各个视频平台对于什么样的Deepfake视频是恶意的、违规的，有着自己的界定规则。同时，目前也没有关于Deepfake技术的相关法律。这就给针对Deepfake视频的检测、管控工作带来了很多困难。

虽然Deepfake检测技术仍有诸多挑战，但是我们要相信，随着AI技术的不断发展，相关法规会逐渐完善，针对Deepfake的检测技术也会变得越来越准确、高效。终有一天，虚假的视频会在检测技术的“火眼金睛”下统统现出原形。钻技术的漏洞，滥用Deepfake技术，迟早会受到惩罚。

参考文献