AI人臉測面相(al面相免費測)
一：使用ai軟件提取未到人臉
人臉編輯技術的發展和普遍使用引起人們對隱私安全等的擔憂，如 DeepFakes 可以實現視頻換臉，且逼真程度很高，有時人類都無法分辨真偽。為此，本研究提出瞭一種檢測人臉偽造圖像的新方法以及蘊含來自 1000 個真實視頻的 510，207 張圖像和目標真值的數據集。本研究使用該數據集，采用額外的人臉區域特定范疇知識，改善瞭人臉圖像偽造檢測的準確率。
此刻，操縱視覺內容已經很普遍，也是數字社會中最要緊的話題之一。打比方說，DeepFakes 展示瞭怎樣使用計算機圖形學和視覺技術進行視頻換臉，進而破壞別人的聲譽。人臉是目前視覺內容操縱方法的主要興趣點，這有許多原因。first of all，人臉重建和追蹤是計算機視覺中比較成熟的范疇，而它正所謂這幾個編輯方法的基礎。其次，人臉在人類溝通中起核心作用，由於人臉可以強調某個信息，甚至可以傳達某個信息。當前的人臉操縱（facial manipulation）方法分為兩類：面部表情操縱和面部身份操縱（見圖 2）。最出名的面部表情操縱技術之一 Face2Face 來自於 Thies 等人 [48]。它可基於商用硬件，將一自個的面部表情實時遷移至另一個人。後續的研究（如《Synthesizing Obama: learning lip sync from audio》[45]）能夠基於音頻輸入序列讓人臉動起來。《Bringing portraits to life》⓼ 可以編輯圖像中的面部表情。
圖 2：人臉數字化的發展是現在的人臉圖像編輯工具的基礎。這幾個編輯工具分為兩類：身份修改和表情修改。除瞭使用 Photoshop 等工具手動編輯人臉以外，最近幾年以來顯現瞭許多自動化方法。最出名、最寬廣的身份編輯技術是換臉（face swapping）。這幾個技術流行的源泉在於其輕量級特性，方便在手機上運行。facial reenactment 技術可以將源人臉的表情遷移到目標人臉，從而改變一自個的表情。
身份操縱是人臉偽造的第2大類。與改變表情不同，身份操縱方法將一自個的臉換到另一自個的面部。於是，這個類別又叫換臉。隨著 Snapchat 等消費者級別應用的普遍使用，這類技術變得流行。DeepFakes 也可以換臉，但它使用瞭深度學習技術。盡管基於簡單計算機圖形學技術的換臉可以實時運行，但 DeepFakes 需要為每一個視頻對進行訓練，這非常耗時。
本研究展示瞭一種方法，可以自動、可靠地檢測出此類人臉操縱，且性能大幅超過人類觀察者。研究者利用深度學習的近期進展，即便用卷積神經互聯網（CNN）學習極強圖像特征的能力。研究者以監督學習的方式訓練瞭一個神經互聯網，可以解決人臉偽造檢測的問題。為瞭以監督的方式學習並評估人類觀察者的表現，研究者基於 Face2Face、FaceSwap 和 DeepFakes 生成瞭一個大規模人臉操縱數據集。
本文貢獻如下：
使用特定范疇知識的當前最先進人臉偽造檢測技術。
新型人臉偽造圖像數據集，蘊含來自 1000 個真實視頻的 510，207 張圖像和目標真值，以保證監督學習。
進行瞭用戶調查，以評估所用人臉操縱方法的有效性，以及人類觀察者在不同視頻質量情況下檢測偽造圖像的能力。
論文：FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images
論文鏈接：https://arxiv。org/pdf/1901、08971、pdf
摘要：合成圖像生成和操縱的快速發展引起人們對其社會作用與影響的巨大擔憂。這會致使人們喪失對數字內容的信任，也也許會加劇虛假信息的宣傳和假新聞的捏造，從而帶來更大的傷害。在本文中，我們檢查瞭當前最先進人臉圖像操縱技術結果的逼真程度，以及檢測它們的困難性——無論是自動檢測還是人工檢測。詳細來講，我們聚焦於 DeepFakes、Face2Face、FaceSwap 這幾種最具表現性的人臉操縱方法。我們為每種方法各創建瞭超過50萬張操縱過的圖像。由此產生的公開數據集至少比其它同類數據集大瞭一個數量級，它使我們能夠以監督的方式訓練數據驅動的偽造圖像檢測器。我們證明瞭使用額外的特定范疇知識可以改善偽造檢測方法，使其準確性達到前所未有的高度，即便在強壓縮的情形下同樣如此。通過一系列深入實驗，我們量化瞭經典方法、新型深度學習方法和人類觀察者之間的性能差別。
3 數據集
本文的核心貢獻之一是 FaceForensics 數據集。這個新的大規模數據集使我們能夠以監督的方式訓練當前最友好的人臉圖像偽造檢測器。為此，我們將三種當前最先進的自動人臉操縱方法應用到 1000 個原始真實視頻上（這幾個視頻均是從網上下載的）。
表 1：FaceForensics 數據集中每一種方法相關圖像的數量，包括訓練、驗證和測試數據集中的圖像數量
圖 4：FaceForensics 數據集統計數據。VGA 預示視頻分辨率為 480p，HD 預示 720p，FHD 預示 1080p。c 中 x 軸預示給定像素高度，y 軸預示序列數。
4 偽造檢測
我們將偽造檢測看成是被操縱視頻每一幀的二分類問題。下面是人工和自動偽造檢測的結果。對於所有的實驗，我們將數據集分成固定的訓練、驗證和測試集，分別蘊含 720、140 和 140 個視頻。所有評估結果都是基於測試集中的視頻報告的。
圖 6：143 個參與用戶的偽造檢測結果。準確率取決於視頻質量，視頻質量較差則準確率會下降。原始視頻上的檢測準確率為 72%，高質量視頻上的準確率為 71%，低質量視頻上的準確率隻有 61%。
4、2 自動偽造檢測方法
圖 5：本文提出來的特定范疇偽造檢測程序：先用一種穩健的人臉追蹤方法處理輸入圖像，緊接著利用特定范疇信息提取圖像中被臉部覆蓋的區域，將該區域輸送至一個訓練好的分類互聯網，最後該互聯網的輸出其實就是圖像真偽的最後結果。
圖 7：使用人臉圖像偽造的特定范疇信息（即人臉追蹤），所有使用架構在不同操縱方法上的二分類檢測準確率。這幾個架構在不同的擺佈方法上單獨訓練。
圖 8：使用人臉圖像偽造的特定范疇信息（即人臉追蹤），本文提出檢測器的所有變體在不同操縱方法上的二分類檢測準確率。除瞭最右側分類器使用完整圖像作為輸入，這幾個架構都使用人臉追蹤器的追蹤信息在完整數據集上訓練。
圖 9：使用人臉圖像偽造的特定范疇信息（即人臉追蹤），本文提出檢測器的所有變體在不同操縱方法上的平均二分類檢測準確率。除瞭最右側分類器使用完整圖像作為輸入，這類辦法都使用人臉追蹤器的追蹤信息在完整數據集上訓練。
圖 10：本文提出來的方法使用 XceptionNet 的檢測性能依賴於訓練語料庫的大小。特別是，低質量視頻數據需要較大型的數據集
二：各位大師，這是什麼面相，，
異性緣份相對較好，容容易招到桃花，為人比較精明，思想靈活，反應快，心眼比較多，做事比較認真，財運相對較好的相，容易得貴子，孩子容易有出息。
三：人臉識別技術有啥好處和弊端
人臉識別安裝位置需正對人的身體臉部，但人有高有矮，用起來不咋方便，還不如用指紋識別
四：AI相面全靠忽悠，90分鐘收費1萬，互聯網算命有多黑?
是非常黑的，我認為這種互聯網上面並不依靠譜，他是可能采集你的人臉，緊接著再進行幹壞事，無比的不依靠譜。
五：AI 人工智能看面相，基於面部識別技術，對你的五官進行全方位的精確準確測量。。。
你弟妻子上學去瞭告知你
六：各位大師，這是什麼面相，，
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