人工智能深度换脸技术
ai人脸识别原理
ai人脸识别原理AI人脸识别原理什么是人脸识别？人脸识别是一种基于图像处理和模式识别的技术，通过分析和识别人脸的各种特征，来验证或识别一个人的身份。
AI人脸识别则是指使用人工智能技术实现的人脸识别系统。
人脸识别的基本步骤人脸识别的基本步骤包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和特征匹配。
1. 人脸检测人脸检测是指在一张图像中确定是否存在人脸，并将人脸区域框出来。
常用的人脸检测算法包括Viola-Jones算法和基于深度学习的卷积神经网络算法。
2. 人脸对齐人脸对齐是指将检测到的人脸进行姿态校正，使得所有的人脸在特征提取阶段具有统一的姿态。
常用的人脸对齐算法包括仿射变换、人脸关键点对齐和三维模型投影等。
3. 特征提取特征提取是指从人脸图像中提取出具有判别性的特征。
常用的特征提取算法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和基于深度学习的卷积神经网络算法。
4. 特征匹配特征匹配是将待识别的人脸特征与已知的人脸特征进行比较，并根据相似度进行匹配判断。
常用的特征匹配算法有欧氏距离、余弦相似度和支持向量机等。
AI人脸识别的原理AI人脸识别基于深度学习技术，具体使用了卷积神经网络（CNN）。
下面是AI人脸识别的详细流程：1.利用卷积神经网络进行人脸检测，将输入图像中的人脸区域框出来。
2.对检测到的人脸进行姿态校正，使得人脸具有统一的姿态。
3.将校正后的人脸图像输入到卷积神经网络中进行特征提取。
4.利用卷积神经网络学到的特征，对每个人脸生成一个唯一的特征向量。
5.将待识别的人脸特征向量与已知的人脸特征向量进行比较，并根据相似度进行匹配判断。
AI人脸识别的应用领域AI人脸识别技术在各个领域有着广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1.安全领域：可以用于安全门禁系统、身份验证和犯罪侦查等。
2.金融领域：可以用于银行的客户身份认证和交易安全等。
3.教育领域：可以用于学生考勤系统和课堂监测等。
4.娱乐领域：可以用于人脸表情识别和人脸换脸等。
以假乱真的AI换脸技术，真的毫无破绽吗？
以假乱真的AI换脸技术，真的毫无破绽吗？作者：来源：《大众科学》2021年第08期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。
从“换脸”技术看人工智能背景下影视产业的发展
自20世纪40年代第一台电脑产生，至21世纪以来科技迅猛发展，当今时代科技化和数字化趋势已经势不可挡。
“科技革命”不仅是关于科学技术的升级，也是人与社会关系的变革。
科技改变了机器，改变了生产模式，改变了经济进程，最终改变的是人的生活。
比如在影视文化产业中人工智能“换脸”技术，其精准捕捉能力与实时化技术给影视行业的发展带来了全新的思路和尝试，就改变了人们对传统影视画面的认知。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）概念最早能够追溯到1956年美国达特茅斯会议。
其核心技术是算法、数据以及计算资源这三个要素。
［1］人工智能产业已渗透到社会各个领域和环节，比如智能制造和智慧城市等，同时人工智能在绘画、音乐、文学方面也有不少尝试，包括影视产业的各个方面，AI技术都有深度融合。
2000年以来，人工智能领域拓展到许多行业，其发展带来的重大机遇和挑战无疑对文化产业也产生了强大的冲击。
《中国新一代人工智能发展报告2019》研究发现我国人工智能产业化落地正在加快推进，人工智能学科交叉融合发展趋势明显。
［2］艺术领域中相关的人工智能技术不断革新，使人们用全新的视角去重新审视艺术创作。
人工智能技术在艺术创作领域有长足的进步，不过需要对创新、创意、灵感等领域的应用下足功夫。
艺术创作的过程是艺术家在艺术理念的指导下利用工具、材料对现实世界的客观存在进行一次加工，并以独立、纯粹且高级的审美视角进行的创造活动。
［3］人工智能的三个要素若用一部汽车打比方，数据相当于汽油，提供动力支持；算法则是发动机马达，提供引擎驱动；而计算能力则是车轮。
三者缺一不可，才能驱使车子平稳前行。
但是艺术创作一般是以艺术家独到的美学理念、丰富的生活阅历、深厚的艺术造诣和艺术技巧产生的，难以用量化的数据来描述，也没有大量的例子可提供给计算机进行学习，并不能满足人工智能三要素中数据和算法的基本条件，这也是当前人工智能技术在艺术创作领域需要克服的难点之一。
深度伪造法律案例(3篇)
第1篇随着科技的飞速发展，深度伪造技术（Deepfake）逐渐成为人们关注的焦点。
深度伪造技术能够通过人工智能算法，合成逼真的音频、视频和图像，使得伪造内容在视觉和听觉上难以分辨。
这一技术的出现，不仅给娱乐产业带来了新的可能性，也引发了关于隐私、知识产权、法律责任等方面的法律争议。
本文将以一起深度伪造法律案例为切入点，探讨虚构与现实的法律边界。
一、案例背景2019年，美国一名男子使用深度伪造技术，制作了一段与好莱坞明星娜塔莉·波特曼（Natalie Portman）的视频。
视频中，娜塔莉·波特曼声称自己支持特朗普总统，并在视频中发表了一系列政治言论。
这段视频迅速在网络上传播，引发了广泛的关注和讨论。
随后，娜塔莉·波特曼的律师团队介入，要求追究制作和传播这段视频的当事人的法律责任。
二、法律分析1. 侵犯肖像权在深度伪造案例中，最直接的法律问题是侵犯肖像权。
肖像权是指个人对自己的肖像享有的专有权利，包括肖像的使用、发表、署名等。
根据我国《民法典》第一千零一十九条的规定，未经肖像权人同意，不得制作、使用、公开肖像。
在本案中，制作和传播娜塔莉·波特曼深度伪造视频的行为，侵犯了她的肖像权。
2. 侵犯名誉权名誉权是指个人对自己名誉享有的专有权利，包括名誉的维护、恢复等。
在本案中，深度伪造视频中的娜塔莉·波特曼发表了政治言论，这些言论可能损害她的名誉。
根据我国《民法典》第一千零二十四条的规定，侵犯名誉权的行为包括侮辱、诽谤等。
因此，制作和传播这段视频的行为，也可能侵犯了娜塔莉·波特曼的名誉权。
3. 侵犯隐私权深度伪造技术可能侵犯个人的隐私权。
在本案中，制作深度伪造视频的当事人可能获取了娜塔莉·波特曼的隐私信息，如照片、声音等。
根据我国《民法典》第一千零三十二条的规定，未经他人同意，不得获取、使用、公开他人的隐私信息。
因此，制作和传播深度伪造视频的行为，可能侵犯了娜塔莉·波特曼的隐私权。
如何通过人工智能技术改进面部识别技术,提高人脸识别的准确率和速度？
如何通过人工智能技术改进面部识别技术，提高人脸识别的准确率和速度？1. 引言随着科技的迅猛发展，人工智能技术在各个领域发挥着越来越重要的作用。
其中，面部识别技术作为一种应用广泛的人工智能技术，已经广泛应用于安全监控、手机解锁、移动支付等场景。
然而，当前的人脸识别系统在准确率和速度方面仍存在一些瓶颈。
本文将介绍如何通过人工智能技术改进面部识别技术，提高人脸识别的准确率和速度。
2. 人脸识别的现状和挑战传统的人脸识别算法在面临光照、角度、表情变化等问题时，准确率较低。
而且，传统算法需要处理大量的特征点，计算速度较慢。
这些都制约了现有人脸识别系统的准确率和速度。
3. 使用深度学习技术改进人脸识别深度学习技术在图像处理领域取得了巨大的突破，可以有效地应用于人脸识别中。
通过使用卷积神经网络（CNN）等深度学习算法，可以提取出人脸图像中更具代表性的特征，从而提高人脸识别的准确率。
3.1 数据集的准备一个高质量、大规模的数据集对于训练准确的人脸识别模型非常重要。
数据集应该包含各种不同光照、角度和表情下的人脸图像。
3.2 搭建深度学习模型使用深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，可以搭建一个具有多层卷积层和全连接层的神经网络模型。
通过逐层训练和优化，可以得到一个准确率较高的人脸识别模型。
3.3 数据增强技术数据增强技术是提高人脸识别准确率的一个重要方法。
例如，通过图像翻转、缩放和旋转等操作，可以生成更多的人脸图像，从而增加训练数据量。
3.4 模型优化和调参在训练模型的过程中，需要对模型进行不断优化和调参。
可以通过调整模型的超参数、优化算法和学习率等来改进模型的性能。
4. 加速人脸识别的方法除了提高准确率，加速人脸识别也是一个重要的目标。
以下是一些加速人脸识别的方法：4.1 硬件优化使用性能更强大的硬件，如GPU、TPU等，可以加速人脸识别系统的处理速度。
4.2 人脸检测在人脸识别之前，首先进行人脸检测，可以排除掉不包含人脸的图像，从而减少处理的数据量，提高处理速度。
人工智能在人脸识别中的创新与发展
人工智能在人脸识别中的创新与发展人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种模拟人类智能的计算机技术，正逐渐渗透到各个领域，其中包括人脸识别技术。
人脸识别作为一种高级的生物特征识别技术，可以识别和验证人脸图像中的个体身份信息。
在AI的推动下，人脸识别技术得到了前所未有的创新与发展。
一、深度学习在人脸识别中的应用深度学习是人工智能的一个重要分支，它模仿人脑神经网络的工作方式，通过大量数据的训练和学习，从而提高模型对输入数据的解析和识别能力。
在人脸识别领域，深度学习技术被广泛应用，取得了显著的成果。
首先，深度学习技术可以通过学习大量的人脸数据，提取出更加丰富和准确的特征信息。
传统的人脸识别算法，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），对于特征的提取能力有限。
而深度学习技术可以通过网络层的多次非线性变换，更好地捕捉人脸图像中的细微特征，从而提高了人脸识别的准确率和鲁棒性。
其次，深度学习还可以通过自动学习的方式，减少了对手工特征工程的依赖。
传统的人脸识别算法需要依靠人工提取和选择特征，这个过程既复杂又容易受到主观因素的影响。
而深度学习通过多层网络自动地学习和提取人脸图像中的特征，克服了传统算法的局限性。
二、人工智能技术在人脸识别中的应用案例1. 安全监控领域人工智能和人脸识别技术的结合在安全监控领域发挥了重要作用。
借助人脸识别技术，智能监控系统可以实时识别出危险人物或者可疑行为，并及时报警，提高了监控系统的效能和准确性。
此外，也可以通过人脸识别技术对大型活动现场进行人数统计和人员管理，为安全管理提供便捷的手段。
2. 金融领域人工智能和人脸识别技术的结合在金融领域有着广泛的应用。
例如，银行可以利用人脸识别技术对办理业务的人员身份进行验证，避免了伪造身份的风险。
同时，人脸识别技术还可以应用于支付验证，提高支付的安全性和便捷性。
此外，还可以通过人脸识别对金融机构的进出人员进行管理和监控。
CV之FaceChange：基于人工智能实现国内众多一线美女明星换脸（基于Face++输出。。。
CV之FaceChange：基于⼈⼯智能实现国内众多⼀线美⼥明星换脸（基于
Face++输出。
CV之Face Change：基于⼈⼯智能实现国内众多⼀线美⼥明星换脸(基于Face++输出4*106个特
征点定位+融合代码、deepfake技术)
视频实时换脸明星动画—最新案例
1、演⽰视频案例⼀
下边为原主播
其次，进⾏实时变脸，依次为刘亦菲、唐嫣、杨幂、范冰冰
2、演⽰视频案例⼆
超神奇⼈⼯智能 “换脸术”秒变⼤牌明星直播现场！
原主播→刘亦菲
杨幂
唐嫣
范冰冰
3、deepfake换脸最新案例《射雕英雄传》朱茵→杨幂
先上结果
基于⼈⼯智能实现国内众多⼀线美⼥明星换脸：基于Face++输出4*106个特征点定位+融合代码
PS：下边的编程设计，纯出⾃于博主对深度学习算法技术的探究和改进，不得⽤于任何以获利
为⽬的商业活动或其他活动！如有肖像侵权，请告知博主，将会⽴马删除！
设计过程
1、采⽤Face2Face软件变脸过程
2、采⽤⾃定义代码(Face++)进⾏换脸过程
设计思路
设计思路是博主基于python代码+深度学习算法实现！
相关论⽂
1、One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees
参考⽂章
《One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees》《Switching Eds: Face swapping with Python, dlib, and OpenCV》。
AI换脸技术有哪些风险
AI换脸技术有哪些风险作者：来源：《新传奇》2019年第37期上传一张照片，只需几秒，就能把诸多明星塑造的角色换成自己的脸，实现和偶像互动的美梦。
AI换脸在技术上是成熟的，但同时它也带来了一系列法律、伦理问题。
账户被盗窃、名誉遭侵害、无端“被贷款”……近日，一款基于人工智能技术的“换脸”APP（手机应用软件）走红网络。
使用者只要上传自己的高清照片，即可将本人面孔与大量影视片段中的明星面孔置换。
既可以自己过明星瘾，又可与心爱偶像“同框”出演，大量年轻用户选择将自己面孔上传网络，“换脸”娱乐。
如此“换脸”，用户面部生物特征信息被盗或失控的“丢脸”风险不小。
一旦“丢脸”，我们将面临哪些风险？漏洞又该如何堵上？“丢脸”能导致“丢钱”当前，大部分银行等金融机构开设了人脸识别登陆APP功能。
“刷脸”支付甚至是远程签约等场景也越来越多见。
如果用户的“脸”不安全，“钱”也将面临莫大风险。
企业通过用户协议等手段取得的用户面部识别信息面临被泄露风险。
据了解，今年2月，国内某面部识别公司的数据库发生信息安全事故，数百万条个人信息被泄露;8月，欧洲一家公司发生大规模信息泄露事件，数百万人面部识别信息被泄露……公众面部信息被滥用风险增大。
中央财经大学金融法研究所所长黄震认为，目前法律对“AI换脸技术”规范不足，因此保护好自己的面部信息在当下十分必要。
他建议，有关部门应加快推广相关技术规范落地应用。
“丢脸”能导致“丢清白”当前，“换脸”技术被用在一些涉嫌违法犯罪领域的情况已不少见。
一些网站用“AI换脸”“换脸视频”等方式提供用知名艺人“面孔”“嫁接”出的视频。
这些视频往往涉嫌色情淫秽，且难辨真假。
有知情人士透露，一些不法分子通过贩卖“换脸”视频产品牟利，还利用手中掌握的贷款人人脸信息，进行非法催收活动，直接侵害贷款人人格权、名誉权，甚至滋生出敲诈勒索等其他严重犯罪活动。
北京师范大学网络法治国际中心执行主任吴沈括建议，由于该领域技术性强，相关企业众多，规模大小不一，应强化职能部门监管力度，杜绝选择性事后执法，建立全行业全流程公平监管，依法严惩违法违规主体，打造稳定、良性的可预期市场环境。
“AI换脸”让女星成功“下海”？杨幂、热巴都是“受害者”，老司机太激动
“AI换脸”让⼥星成功“下海”？杨幂、热巴都是“受害者”，⽼司机太激动随着科技的⽇新⽉异，电影技术也取得了飞速发展，从⽆声的⿊⽩默⽚，到如今让⼈犹如⾝临其境的IMAX，观众的感官参与度越来越⾼。
⽽这些年，随着VR与AI技术的兴起，将再⼀次给电影⾏业带来巨⼤变⾰。
只不过，这两项新技术也成为不法分⼦的牟利⼯具，让不少⼥星成为新不少⼥星成为新技术下的“牺牲品”。
《射雕英雄传》是⼀部经典的武侠作品，朱茵饰演的“黄蓉”给观众留下了极为深刻的印象。
但是，最近在⽹上疯传的⽚段，⼈们赫然发现，当初⼥主⾓朱茵，居然变成了⼤幂幂，并且毫⽆违和感。
不明真相的吃⽠群众，还以为杨幂的演技⼤增呢，实际上全是AI换脸技术的功劳。
所谓“AI换脸”，是⼀套基于Deepfakes（深度伪装）的技术，早在2年前就已经问世。
这⼀技术的出现，瞬间将“换脸”的难度降低为民⽤级别，只需要⼏张照⽚或者⼏段视频，就可以通过简单的操作实现“换脸”，创造了⼀个⼈⼈都可以当“主⾓”的奇迹。
（下图：换脸刘亦菲）但是，这项技术⽬前并未在影视⾏业⼤放异彩，反⽽激活了⼀⼤摊“灰⾊产业”，甚⾄是“⿊⾊产业”。
⽐如，许多为财铤⽽⾛险的⼈，将这⼀技术运⽤到制作虚假视频、虚假新闻上，进⾏敲诈勒索、造谣等，这也导致Deepfake社区⼀度被封杀。
（下图：换脸杨幂）除此之外，“AI换脸”还⼴泛运⽤于SQ⾏业，让众多知名⼥星成功“下海”，成为不少⽼司机的最爱。
⽐如国外的“寡姐”斯嘉丽、“长腿⼥神”盖尔.加朵，以及《哈利波特》中的“赫敏”，国内的热巴、佟丽娅、刘诗诗、景甜、杨幂、刘亦菲等等，都是“AI换脸”技术的受害者，沦为SQ电影的⼥主⾓，满⾜了⽆数宅男的欲望。
（下图：换脸景甜）不过，我们在享受新技术带来的“快感”时，却未意识到⼀个“潘多拉魔盒”正在打开。
今年的3⽉份，英国⼀个犯罪分⼦成功的使⽤AI技术，合成了某公司CEO的声⾳，成功诈骗22万欧元（折合⼈民币170余万）。
提防利用“AI换脸”技术犯坏
802023年7月点开直播间乍一看，卖货的竟是当红女星。
再定睛一看，“明星”其实是使用人工智能（A I）实时换脸技术的普通主播……近期，“AI换脸”的应用范围越来越广，但存在滥用之嫌，甚至有人利用A I换脸实施犯罪，“A I诈骗正在全国爆发”冲上微博热搜。
揭秘“换脸”骗局 “双刃剑”效应明显张嘴、摇头，摄像头捕捉到人的动作后，屏幕上原本静态的人像可以动起来，动作幅度和真人一致，还能眨眼和露齿微笑，仿真度颇高，几分钟内就能生成一段视频，脸还能被任意替换。
这就是“AI换脸”技术。
据了解，“AI换脸”背后采用的是深度合成技术，利用深度学习、虚拟现实等生成合成类算法，制作图像、音频、视频等信息，目前在社交、影视、广告、医疗等诸多领域不断深化应用，有较大的技术价值和商用潜力，不过也存在着一定的安全隐患，“双刃剑”效应明显。
全联并购公会信用管理委员会专家安光勇对表示，目前A I换脸技术主要通过深度学习和计算机视觉技术实现。
它使用了深度神经网络来分析和识别视频中的人脸，并将一个人的脸部特征映射到另一个人的脸上。
在微信视频中，犯罪分子可能会通过发送特制的视频或使用特定的换脸应用程序，将自己的脸替换为受害者的脸，以获取对方的信任并实施诈骗行为。
AI技术存在滥用风险 为规范人工智能发展，去年12月，《互联网信息服务深度合成管理规定》正式发布，明确了合成数据和技术管理规范。
其中提到：深度合成服务提供者对使用其服务生成或编辑的信息内容，应当添加不影响使用的标识。
提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等生成或者显著改变信息内容功能的服务的，应当进行显著标识，避免公众混淆或者误认。
近期，也有平台和企业发布了“关于人工智能生成内容的平台规范暨行业倡议”，明确禁止利用生成式人工智能技术创作、发布侵权内容，包括但不限于肖像权、知识产权等，一经发现，平台将严格处罚。
对于个人而言，除了在形形色色的“明星脸”中保持清醒，避免陷入虚假宣传，更重要的是面对花样翻新的A I诈骗，必须保持防范意识。
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人工智能深度换脸技术
虽然遭到全网封禁，但人工智能深度换脸技术——deepfakes并没有淡出人们的视野。
近日，这项技术还伸向了国内电视剧，这次“中招”的是女明星杨幂。
大家可能都记得杨幂曾出演过《神雕侠侣》里的“郭襄”一角，但你看过她演《射雕英雄传》里的“黄蓉”吗？
从上面几张视频截取的动图可以发现，除了脸部五官是杨幂的，发型和服饰是原演员朱茵的扮相。
这条视频最初由哔哩哔哩网站上一位用户名为“换脸哥”的博主上传，不过目前这条视频在哔哩哔哩网站已经失效。
这条视频释出后，在网上引发了激烈的争论，“将朱茵的黄蓉换成杨幂的脸”这个话题在微博上的浏览量甚至达到1.2亿次。
有人认为这是对原演员的不尊重，甚至会导致部分流量明星可以不用担心演技问题，疯狂轧戏。
只要先用替身完成拍摄，最后再用AI技术进行换脸，省时又省力。
还有不少人认为这严重侵犯了隐私和肖像权。
实际上，这并非deepfakes第一次在网上引发争议。
在这之前，曾有人用deepfakes将“神奇女侠”盖尔·加朵的脸被贴在了一个成人电影女主的脸上，当时新闻一出在网络上引起了轰动。
deepfakes是如何做到换脸的？
deepfakes背后的技术并非高深难懂，简单来说，它是一个通过机器学习技术搭建的系统：可以让机器学习女明星的面部特征，最后合成到了影片的面部。
deepfakes搭建的系统可以通过谷歌图片搜索、网络图库、Youtube视频等途径获取的素材，利用这些素材通过TensorFlow等多个开源库，训练深度学习网络，经过反复训练后，系统就会自动替换脸部信息。
学习样本越多，生成脸谱图的还原度就会越高。