深度人脸伪造与检测技术综述

由于现有深度人脸伪造软件通常是开源的或者被封装为APP免费分发，导致了虚假视频的泛滥。因此开展针对深度人脸伪造检测技术的研究就显得尤为重要。目前，深度人脸伪造及检测技术正处在快速发展时期，各种相应的算法也在不断更新迭代。本文首先介绍了深度人脸伪造和其检测技术的代表性算法并给出简要分析，其中深度人脸伪造技术包括身份替换、面部重演、属性编辑、人脸生成等，检测技术包括图像级伪造检测技术和视频级伪造检测技术。然后归纳总结了常用的深度人脸伪造与检测数据集及不同算法的评估结果，最后讨论了伪造技术及其检测技术目前面临的主要问题及发展方向。     

人脸识别系统中活体检测技术

人脸识别技术是生物识别技术领域内的一个分支,是继指纹识别之后最受关注的一项生物技术,但是目前也出现伪装人脸行为进行欺诈,这种对合法用户人脸的假冒行为已经成为人脸识别与认证系统的重要威胁。当前活体人脸检测技术主要集中在人脸细微动作、3D人脸重建、红外人脸检测三领域的研究上,该文主要浅析这三类检测技术的原理,并总结分析了各技术的特点及优劣。     

人脸检测技术浅析

文章介绍了人脸检测技术的基本概念和静止图像中人脸检测的基本算法,并对人检测技术的发展现状进行了评述.     

人脸检测技术现状与发展研究

人脸检测是人脸自动检测和识别系统的一个关键环节,人脸检测技术已经成为图像处理与模式识别领域研究的热点问题。文章首先介绍了人脸检测的研究背景与主要工作,其次分析了国内外的研究领域现状及检测的研究难点,然后对人脸检测的研究内容及其主要方法进行简要讨论,最后提出了该领域存在的问题以及对研究前景的展望。     

人脸检测与识别技术综述

人脸的检测与识别技术因其巨大的应用价值及市场潜力,引起各方面的关注,已经成为图像工程和模式识别领域的研究热点。文章在回顾人脸检测与识别技术发展历程的基础上,对人脸检测与识别的多种相关技术作了介绍与评论,并讨论了该技术的最新发展方向及其国内的发展情况。     

人脸识别及其在公安工作中的应用研究

目前计算机视觉最多且最受欢迎的应用之一就是人脸识别。针对人脸识别的3个过程——人脸的检测、人脸面部特征的定位、人脸的比对,人脸识别所用的主要技术包括人脸检测与跟踪技术、面部关键特征的定位及人脸2D形状检测技术、人脸确认与识别技术。由于人脸识别技术具有方便、易为人接受、不易伪造等优点,可用于身份认证、视频监测及视频资料检索分析等方面,随着其技术的成熟与发展,在公安工作中越来越得到广泛的应用。     

基于运动检测和小波分析的视频图像人脸检测

人脸检测是所有人脸处理系统的基础,而视频中人脸检测问题更具有其特殊的意义。结合运动检测和小波分析技术,提出了一种快速的、具有良好鲁棒性的人脸检测方法。首先基于运动检测得到包含人脸对象的运动区域——人脸图像;然后应用小波分析良好的时频局部化特性和多分辨率特性对运动检测定位的人脸图像进行降维处理,同时得到体现人脸特征的小波系数候选本征脸;最后结合人脸的面部特征及形状分析进一步对结果进行验证。实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性。     

基于人脸轮廓的人脸归一化方法

人脸识别作为生物识别技术的一种,具有无接触、安全和方便的特点.人脸识别技术广泛应用于人机交互、交易认证及安防等领域,一直是生物识别技术研究的热点.人脸检测、特征定位、人脸归一化和特征提取是人脸识别研究的重点,决定着人脸识别系统的最终性能.设计了基于人脸轮廓的人脸归一化方法,根据归一化中出现的问题,进一步提出了人眼位置与人脸轮廓结合的人脸归一化方法.实验结果表明在Yale人脸图像库上人眼位置与人脸轮廓结合的人脸归一化方法具有更高的正确率.     

肤色与唇色信息相结合的人脸检测

人脸识别一直是图像处理研究的热门领域,现在社会中的应用更是越来越广泛,可用于安防、案件侦查和移动支付等领域,其中,人脸检测是人脸识别的前提。通常的人脸检测技术有基于肤色、模板匹配和Ada Boost等检测方法。该文采用肤色和唇色信息相结合的人脸检测技术,可以较好的检测出图像中的人脸位置。     

基于AdaBoost分类器和特征脸的人脸检测与识别

本文在人脸检测与识别技术理论研究的基础上,提出了一种有效的人脸检测与识别机器学习方法.该方法采用了海尔特征级联的AdaBoost分类器进行人脸检测,使用了特征脸的主分量分析法进行人脸识别.实验结果表明该方法能较快地定位并跟踪人的脸部,然后通过比较人脸数据库能较好地识别出待检人物的身份.     

肤色信息在人脸检测中的应用研究

随着视频监控系统的快速发展,智能视频分析技术已经广泛地用于人员跟踪与识别、人员身份认证和行为识别等领域。肤色信息是彩色人脸图像最显著的特征,且具有相对稳定性,常被用于人脸检测。该文通过彩色图像描述常用的颜色模型,给出了利用肤色信息进行人脸检测方法的流程,最后通过仿真实验讨论了利用肤色信息进行人脸检测的方法。实验结果表明利用肤色信息可以较好地检测出人脸区域,能够为后续的人脸特征提取和识别奠定良好的基础。     

基于支持向量机的彩色人脸检测

支持向量机是建立在统计学习理论基础上的一种新的模式识别技术.本文首先采用肤色检测技术获得图像中可能存在人脸的区域,然后采用基于SVM的检测方法在可能存在人脸的区域进行检测.试验证明,本文提出的人脸检测方法是合理的,具有一定的实用价值.     

人脸检测与跟踪系统的设计

基于Adaboost人脸检测原理,结合Windows下的Visual C++编程,设计了人脸检测系统.通过MIT人脸库和自建人脸库结合的方法,且对该人脸库进行有效的训练,实现人脸检测功能,提高了检测率和检测速度.利用连续自适应均值移动算法(Continuously Adaptive Mean Shift,Camshift)对人脸进行跟踪,并对Camshift算法进行改进,利用Adaboost人脸检测初始化模板的方法,将检测与跟踪结合起来,有效提高了人脸跟踪效率.     

基于区域特征的快速人脸检测法

提出一种新的基于区域特征的快速人脸检测方案,相比传统马赛克方法明显改进：重新设计了基于器官的人脸分块策略,使规则制订直观可信;采用块形状自适应技术以提高对不同脸形的适应性,改善了检测算法的适用范围;引入有效的粗检测和层次化局部搜索技术,大大提高了检测速度。仿真表明,这种方法对人脸数目、尺寸、脸形、光照、背景复杂性无限制,适用于不同质量尤其是恶劣质量的图像。     

基于肤色分割和模板匹配的人脸检测技术研究与实现

针对基于肤色分割方法利用特征点信息不充分的不足和基于模板匹配方法计算量大的不足,提出了基于肤色分割和模板匹配两种方法相结合的人脸检测技术.通过肤色分割方法研究,虽不能最终确认人脸,但可利用人脸特征确定人脸区域,并筛选出大部分的假脸区域,在模板匹配研究中,可以确认出人脸图像,并给出检测结果.     

部分遮挡人脸的检测技术分析

生物识别技术是计算机技术的一个新的应用领域,人脸识别成为生物识别中的一个热点问题,人脸检测是人脸识别的前期重要工作部分。现有的人脸检测算法多是针对简单背景下只有一个人验的图像进行的,对部分遮挡人脸的检测很少研究。文中提出局部遮挡人脸恢复的属性关系图方法．通过对较复杂背景下10幅图像实验（包括遮挡人脸和非遮挡人脸）,该算法对非遮挡人脸的正确检测率为98％,对遮挡人脸的准确检出率为62％。该算法对部分遮挡人脸的检测有一定的指导意义,但需要进一步的实验和提高准确检出率。     

复杂光照场景下基于MTCNN的人脸检测

为了提高复杂光照条件下的人脸检测识别率,提出了一种基于Retinex图像增强技术应用于多任务卷积神经网络(multi-task cascaded convolutional networks,MTCNN)的人脸测算法。算法用Retinex理论对图像进行增强,能明显提高MTCNN在不同光照场景下的人脸检测精度,同时使面部五个关键点的定位更准确。实验证明,在复杂光照场景下,该方法比原始MTCNN网络的人脸检测具有更好的效果,有利于后期的人脸对齐及分类任务。     

视频中多信息融合的人脸检测方法

针对目前人脸检测存在实时性差和对环境适应能力差的问题,提出了一种利用多信息融合技术的视频人脸检测方法.实验结果表明,该算法具有良好的稳定性和实时性.     

人脸识别活体检测综述

由于人脸认证系统高安全性的需求,并且人脸容易受到照片、视频、面具等伪造攻击,进而导致人脸活体检测具有现实紧迫性.近年来,研究人员在该领域进行了大量的研究,本文介绍目前人脸识别活体检测技术的国内外研究现状,并做相应的分析以及对未来该技术的展望.     

基于回归的人脸检测加速算法

为了提高视频中人脸检测的检测速度,采用回归分析方法预测连续视频中人脸中心位置坐标,并通过调整区域宽度系数确定人脸区域位置,从而提出一种人脸检测加速算法。该算法的主体框架采用VJ(Viola-Joines)结构,在人脸检测过程中,通过聚合通道特征和弱级联分类建立多尺度精细采样图像特征金字塔,并利用回归分析方法进行人脸中心位置坐标拟合,再采用粗粒度预测方法降低算法时间复杂度,最后通过优化人脸区域位置系数提高人脸检测准确率。在此基础上,又通过目标预测、跟踪算法进行人脸检测的二次加速。实验结果表明,该算法有效减少了视频人脸检测遍历区域,提高了人脸检测的检测速度,缩短了提取视频人脸特征区域的时间,更加适合视频人脸检测的实时性应用。