新日博365,中国实验室创造了FaceForensicsBenchmark的新记录

最近,腾讯Utop Labs在面部识别识别方面创造了FaceForensicsBenchmark的新记录,总体识别准确度在业内首创。
FaceForensicsBenchmark是由德国技术大学(TUM)与Google和其他机构合作共同发布的,用于面部伪造的广泛数据集,以支持有关检测该行业中面部伪造的学术研究,并将该行业重点放在伪造业务上。
近年来,随着生成对抗网络等AI技术的发展,深层脸部生成技术及其应用日趋成熟,人们可以通过神经网络快速实现脸部生成,脸部处理和脸部置换,这推动了娱乐的新兴发展和文化交流业,但也面临着面对安全的巨大潜在威胁。人们可以轻松地使用DeepFakes等面部变化技术来创建色情视频或虚假新闻,这会对社会造成负面影响。这些假脸的发现和防御已迫在眉睫。
FaceForensicsBenchmark数据集使用Face2Face,FaceSwap,DeepFakes和NeuralTextures等四种行业领先的面部伪造技术,这些伪造的人脸图像是自然而真实的,从人眼的角度很难区分真假。一个重大挑战。
腾讯优图进行了深入的人脸伪造检测研究,基于人脸生成的原理和本质,提出了一种基于注意力机制并结合人脸图像和噪声特征的人脸伪造技术。它可以细化伪造人脸识别产生的伪影,同时利用注意力机制检测人脸图像的伪造位置,从而有效地提高了伪造人脸图像的识别精度。
不久前,Utop Lab和腾讯研究院发布了AI生成内容开发报告,该报告全面解释了深度合成技术的开发和应用,并着重总结了有关“深度合成”技术的十个最重要的误解。加速人工智能的商业化过程导致越来越多的人工智能产品出现在公共生活中,特别是一些使用“深度合成”技术进行面部融合,合成人脸并继续使用合成虚拟图像的社会产品。
随着深度合成技术的快速迭代升级,人脸伪造检测是技术攻守之间的漫长战斗。腾讯优途一贯确认其科学使命,防止滥用AI技术,并将继续加深在这一领域的努力安全性,同时继续提高其在业务和业务层面的技术水平。与此同时,相关技术服务通过腾讯Cloud Eye导出,其中包括微信小程序,公共帐户,APP,H5和智能终端。数以百计的行业情景和数以万计的项目,例如政府事务和民生,以更好地改善面部安全。

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