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易盾提出基于人类认知学习的自适应活体检测算法,通过模拟人类认知学习过程,从大规模人脸数据中学习通用、细粒度的人脸特征信息,并通过大模型对齐学习技术进一步强化真假人脸的差异性,有效提升对伪造人脸的识别能力。
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翻拍检测
黑灰产通过屏幕翻拍、纸张打印、3D面具等方式绕过人脸识别技术
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虛假/合成脸检测
对真实人物面部进行数字化篡改,目前主要以生成对抗网络(GAN) 为主,依赖源图像的特征迁移或手动编辑
样本
人脸PS检测
使用Photoshop等工具对静态图像进行像素级修改,常用手法:液化工具(五官调整)、内容感知填充(背景替换)、频率分离(皮肤纹理修改)
样本
AIGC图像检测
完全由算法生成的虛构人物面部,从噪声向量直接解码生成,目前主要以潜在扩散模型(DM) 为主,可通过Prompt精准控制
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模版检测
黑灰产在保留人像背景以及衣服等素材的前提下,同模版换脸攻击
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