AI换脸诈骗的治理困境与应对策略

互联网的广泛普及,人工智能技术趋于成熟,新型利用AI技术进行换脸诈骗的手段应运而生。AI换脸诈骗技术是电信网络诈骗的升级版本,其犯罪团伙具有组织严密,技术过硬等特点,犯罪手段也更加高级,更加隐蔽。故需要采取以下措施,一是加大宣传力度,二是积极利用科学技术,三是完善相应法律规定,四是调动社会力量,形成社会共治。     

AI的恶搞

在这个看脸的时代,PS技术很受欢迎.有了美颜相机还不够,还希望能自动P图,于是各种最美证件照的APP和自动换装换背景的软件应运而生.PS很容易跟图像造假关联起来,可以让你生如夏花,也能让你生不如死.借助AI,轻则恶搞一下,重则可能触碰法律的底线.利用明星P图的"斗转星移",大家已见多不怪,图片的说服力也大打折扣.而视频...     

警惕!“AI换脸”新骗局

今年以来,ChatGPT和GPT-4等技术的应用,成为了信息科技领域的热点,引起公众对AI技术的广泛关注和热情。但伴随着深度合成技术的开放开源,深度合成产品和服务逐渐增多,利用“AI换脸”“AI换声”等虚假音视频,进行诈骗、诽谤的违法行为屡见不鲜。近期,包头市公安局电信网络犯罪侦查局发布一起使用智能AI技术进行电信网络诈骗的案件。     

AI换脸软件DeepFaceLab的简介与发展观望

DeepFaceLab是一种利用深度学习识别视频中的人脸,再进行更换的软件。可以把视频中的人脸更换为任意的人脸,在比较成熟的模型下,换脸的效果几乎是以假乱真。本文就此软件进行了相关的分析。     

人类特有的创作力是否已被AI复制

2021年以来,由AI续写故事作为文本的视频在B站悄然流行开来,一些UP主利用市面上的AI创作续写人们熟知的文学作品,再将新的作品以人声演绎,配上BGM后制成视频. 经过AI的一顿操作,名著成了爆款爽文,前有诸葛亮开战斗机,后有庄子研究"三体",各种平行世界信手拈来,AI一本正经胡说八道的本事,比过去的地摊文学还强. 其实,对于相关工具的使用者而言,用AI进行创作并没有技术门槛:只需输入文学作品的某些片段,AI创作机器就会根据给定文字的内容与风格对故事进行续写,这些经过AI二次创作的故事,往往情节曲折离奇,与原作的走向大相径庭,这种内容因为反常规和新鲜感而受到一些网民的追捧.     

一种基于模型的扫换检测方法

视频自动分割是实现视频数据库检索必不可少的一个过程,其基础是镜头边界检测.当前已有的算法能够较准确地检测出镜头突变,但对于镜头的渐变则常常会漏检,这是由于镜头渐变时帧间差没有一个明显的峰值,因而其检测比突变检测要困难得多.扫换是一种常用的视频空间编辑手段,用于实现多种镜头变化.通过分析各种类型的扫换,提出了一种新的基于视频空间编辑模型的扫换检测算法,其性能优于Alattar提出的基于统计特征的算法.对用AdobePremiere5.1生成的各种扫换视频进行检测.实验结果表明,这种扫换检测算法能够较好地适应     

面向商用活体检测平台的鲁棒性评估

活体检测技术已经成为日常生活中的重要应用,手机刷脸解锁、刷脸支付、远程身份验证等场景都会用到这一技术。但如果攻击者利用虚假视频生成技术生成逼真的换脸视频来攻击上述场景的活体检测系统,将会对这些场景的安全性产生巨大的威胁。针对这个问题使用4种先进的Deepfake技术生成大量的换脸图片和视频作为测试样本,用这些样本来对百度、腾讯等商用活体检测平台的在线API接口进行测试。测试实验结果显示常用的各大商用活体检测平台对Deepfake图像的检测成功率普遍很低,并且对图像的质量较为敏感,对真实图像的误检率也很高。其主要原因可能是这些平台设计时针对的是打印照片攻击、屏幕二次翻拍攻击、硅胶面具攻击等传统的活体检测攻击方法,并未将先进的换脸检测技术集成到他们的活体检测算法中,这些平台因此不能够有效应对Deepfake攻击。因此,提出了一种集成活体检测方法Integranet,该方法由4种针对不同图像特征的检测算法集成所得,既能够有效检测出打印照片、屏幕二次翻拍等传统的攻击手段,也能够有效应对先进的Deepfake攻击。在测试数据集上验证Integranet的检测效果,结果显示Integranet检测...     

卓越不凡 人工智能时代的SaaS智能营销云

人工智能,这是一个让人听了热血沸腾的名词;人类社会商业效率的演进,已到了一个持续被创新颠覆和优化的时代!剖析人工智能,AI技术的应用在商业场景各个节点中已多露端倪;在个体消费市场,人脸识别、智慧门店、语音识别、自动驾驶等新兴事物将已越来越接近大众生活;在工业制造领域,智能制造、智慧物流、物联科技也已逐步深入渗透。换个角度看AI,在企业服务市场,人工智能也将会扮演着越来越重要的角色。     

基于多级时空域3D卷积的换脸视频检测方法

近年来,视频换脸技术发展迅速。该技术可被用于伪造视频来影响政治行动和获得不当利益,从而给社会带来严重危害,目前已经引起了各国政府和舆论的广泛关注。本文通过分析现有的主流视频换脸生成技术和检测技术,指出当前主流的生成方法在时域和空域中均具有伪造痕迹和生成损失。而当前基于神经网络检测合成人脸视频的算法大部分方法只考虑了空域的单幅图像特征,并且在实际检测中有明显的过拟合问题。针对目前检测方法的不足,本文提出一种高效的基于时空域结合的检测算法。该方法同时对视频换脸生成结果在空域与时域中的伪造痕迹进行捕捉,其中,针对单帧的空域特征设计了全卷积网络模块,该模块采用3D卷积结构,能够精确地提取视频帧阵列中每帧的伪造痕迹;针对帧阵列的时域特征设计了卷积长短时记忆网络模块,该模块能够检测伪造视频帧之间的时序伪造痕迹;最后,根据特征分类设计特征网络金字塔网络结构,该结构能够融合不同尺寸的时空域特征,通过多尺度融合来提高分类效果,并减少过拟合现象。与现有方法相比,该方法在训练中的收敛效果和分类效果方面有明显优势。除此之外,我们在保证检测准确率的前提下采用较少的参数,相比现有结构而言训练效率更高。     

综合交通客运枢纽基于AI视频分析的智慧安防研究

文章针对基于人工智能（Artificial Intelligence,AI）视频分析系统的智慧安防的应用进行了分析，讨论了AI视频分析系统的架构及前端摄像机在综合交通枢纽场景中的应用，详细介绍了AI视频分析中的运动目标AI识别、AI自动跟踪及移动侦测、双目、多球机联动跟踪以及视频摘要和检索等技术，以期提高综合交通客运枢纽智慧安防系统的运行效率。     

深度伪造应用实践、应用风险及规制研究

深度伪造通过对个人声音、面部等信息进行基于生成对抗网络等模型的深度学习,从而生成高度逼真且较难检测的音频、图像及视频等内容,主要见于AI换脸、人脸合成、语音生成等,可用于色情传播、虚假信息、实施诈骗、引导舆论等方面,导致个人合法权益受到侵害,危害网络空间安全,造成社会信任危机,甚至威胁国家安全等,因此规制深度伪造迫在眉睫。本文通过梳理分析我国相关法律法规,针对存在的不足从详细说明显著标识以及更加明确服务提供者、传播平台责任等方面作出完善。     

基于拉普拉斯脸和隐马尔可夫的视频人脸识别

提出了一种基于拉普拉斯脸和隐马尔可夫模型的视频人脸识别方法。在训练过程中，采用拉普拉斯脸方法将每一视频序列中的人脸图像映射到拉普拉斯空间，将降维后的特征作为观测值，通过隐马尔可夫模型得到每一训练视频的统计特性和时间动态特性。在识别过程中，用每一个训练视频的隐马尔可夫模型来分析测试视频的时间动态特性，计算出每一训练模型产生该序列的概率，概率最大值所对应的模型就是待识别序列所属的类别。实验结果表明，该方法能够很好地进行视频人脸识别。     

OPPO Reno5最强的人像拍摄手机

近日,OPPO推出了主打人像视频拍摄的Reno5系列新机.在短视频文化风靡的今天,Reno5系列刚一发布便备受用户欢迎,成为一款爆款新机.在上一代Reno4系列新机中, OPPO加入了Live HDR逆光拍摄算法、超级夜景视频等新功能,已经确立了OPPO在影像拍摄上的地位,而此次Reno5系列中更是引入了多项黑科技,将拍摄体验推向了一个新高度. OPPO Reno5系列搭载了全新FDF全维人像视频拍摄技术,通过感知人像和画质增强两大引擎以及对拍摄的人像和场景进行优化,从而带来了AI焕采视频美颜和AI视频增强两大功能.其中,前者带来八重100级视频美颜,让你的美与众不同.而后者则是视频超级夜景和LiveHDR合二为一的功能,无论白天还是黑夜,都能拍出自然、清晰的画面.对于喜爱视频拍摄的用户来说,Reno5系列无疑是新一代拍摄神器,尤其是夜景和逆光环境下.     

视频监控中的一种快速人脸定位方法

根据视频监控应用的特点,结合视频图像的时域连续特性和人脸肤色特征,提出了一种应用十视频监控的快速人脸定位方法。该方法首先通过对称差分算法,提取运动区域;然后基于BP(back-error-propagation,误差反传)神经网络的肤色分割算法,对运动区域进行肤色检测,最后,经过进一步的候选人脸区域验证,定位图像中的人脸。实验结果表明,提出的方法实现简单、检测速度怏、误检率低,适合实时视频监控系统应用。     

视频图像中的实时人脸检测方法

给出了一种视频图像中的实时人脸检测方法,该方法综合了彩色视频图像的运动信息和颜色信息,可以快速地对图像中的人脸区域进行定位。算法通过对视频图像序列中每连续3帧图像进行对称差分,提取出运动区域;然后基于肤色聚类模型,再对运动区域进行肤色检测,经过候选人脸验证,最终定位图像中的人脸。实验表明,提出的方法检测速度快,实现简单、高效,满足实时系统的要求。     

复杂光照环境下视频人脸序列的自动检测方法

基于视频序列人脸自动检测是人脸跟踪、识别等研究的基础。提出了一种结合图像增强技术、gabor特征变 换和adaboost算法的视频序列人脸检测方法,其主要思想是使用图像增强技术对图像进行光照补偿,减轻不同的光 照条件(如局部的阴影和高亮等)对检测结果的影响。该方法首先通过高频增强滤波强化图像的边缘和细节信息,用 基于直方图的技术来调节图像的亮度,然后应用gabor小波变换进行特征抽取,最后采用adaboost方法训练样本,完 成人脸的检测。实验表明,该方法能够在不同的光照条件下准确检测出人脸,显示出较强的鲁棒性。     

“MAD”多注意力网络伪脸显廓系统

更为高级的人工智能换脸技术——局部人脸替换已经被研发、实现,这种技术能够保持原人脸被识别的同时仅仅替换面部某些部位,依然保证替换者的特征被识别。利用局部人脸替换技术进行身份伪造,会严重威胁社会安全和稳定。多注意力网络伪脸显廓系统采用高分辨率网络与多注意力网络相结合的方式,可以检测出目标人脸是否为虚假人脸以及其换脸区域,保证了虚假人脸的检测准确性、局部换脸检测的实用性,解决了局部换脸的虚假人脸伪造身份问题。方案在已有研究的基础上推陈出新,成本相对较低,一定程度上可用于解决人工智能换脸造成的法律问题,具有很好的可行性、实用性。     

鸟枪换大炮 用CamZoomer武装我的摄像头

摄像头能不能数码变焦昵,让CamZoomer来帮忙。 CamZoomer是一个用来连接物理摄像头和视频显示软件的 中转软件,物理摄像头获取的影像,经过CamZoomer转 换再在视频显示软件中显示出来,便具有了2倍无损放 大、8倍数码变焦、45度全方向镜头移动功能。该软件 可使用小键盘控制,完全兼容目前主流摄像头。下面就 跟我一起来装摄像头,让好友看清蒙娜丽莎的脸。     

奇异值分解和改进PCA的视频人脸检索方法

针对视频中人脸检索问题,提出一种基于奇异值分解和改进PCA相结合的视频中单样本人脸检索方法,其中通过融合局部均值和标准差的图像增强处理来实现PCA算法的改进,从而克服光照对目标的影响。通过AdaBoost人脸检测算法对人脸图像和视频进行人脸检测;通过奇异值分解增加训练样本,在原样本和新样本的基础上采用改进的PCA人脸识别算法提取待检测人脸和视频中的人脸代数特征;采用最近邻分类器进行特征匹配,判断视频中检测出的人脸是否为要检索的目标人脸。实验结果表明,该方法在简单背景的视频环境下可以较准确地检索出目标人脸。     

立体视频传输与再现研究

在分析人的立体视觉原理基础上,设计了一种立体视频传输方案:用两个摄像头代替人的双眼采集远端场景,采用RTP传输两路视频,为了确保两路视频同步,提出了时间戳匹配算法.最后介绍了使用头盔显示器立体显示方法.