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基于自编码框架的人脸交换方法研究

基于自编码框架的人脸交换方法研究

作者：左哲铭南京理工大学

学位级别：硕士

DeepFake又可以称为深度伪造,本质是一种深度学习模型在图像合成、替换领域的技术框架,属于深度图像生成模型的一次成功应用。人脸交换技术为Deep Fake技术的其中之一,它的主要任务是目标人脸的身份转换为源人脸的身份,同时保持目标人... 详细信息

DeepFake又可以称为深度伪造,本质是一种深度学习模型在图像合成、替换领域的技术框架,属于深度图像生成模型的一次成功应用。人脸交换技术为Deep Fake技术的其中之一,它的主要任务是目标人脸的身份转换为源人脸的身份,同时保持目标人脸的属性(如目标人脸图像的表情、姿势、光照等)不变。近年来,由于深度学习的快速发展,尤其是生成对抗网络和自编码器,使得现有人脸交换技术能够生成极为逼真、肉眼难以鉴别的伪造图像,人脸交换技术也是本文的主要研究方向。人脸交换技术在换脸过程中也有许多缺陷,如生成的人脸保真度低和换脸效果不明显的问题,本文针对上述人脸交换常存在的问题,提出了基于自编码框架的可生成高保真结果的人脸交换方法,具体的研究内容如下:1)本文首先分析了目前几种人脸交换方法的研究现状,然后概述了人脸交换方法的相关工作,提炼出了人脸交换方法的核心要求:即最大可能的交换两张图片的身份信息,同时保留每张图片本身的属性信息(指表情,姿态等)。对于图像换脸,本文使用残差网络来作为编码器提取图像的特征信息,通过设计特征融合模块以及引入注意力机制来实现人脸交换中的特征融合,通过解码器还原出人脸图像,实现了高保真人脸交换的效果。2)本文针对视频换脸中常出现的问题,如帧间连续性不好或生成视频画面出现伪抖动等问题,对这些不足之处进行了改进,通过引入姿态误差指标提取出关键帧,根据关键帧前后姿态误差指标来计算帧间差分强度值,设置一个帧间差分阈值,将该阈值和关键帧前后的帧间差分强度进行比较,若帧间差分强度小于该阈值,则表示该帧前后人脸的动作姿态变化较小,本文选取相邻帧之间换脸效果最好的一帧作为该帧的替代,而若帧间差分强度大于帧间差分阈值,考虑到帧间的连续性,不再对该帧进行特殊处理。通过这种方式来实现帧间平滑处理的效果。3)最后,设计一个可生成高保真的人脸交换系统来进行人脸交换以及生成效果的展示。该系统集成了网上已有的一些人脸交换方法,并通过设计用户管理模块、数据管理模块和伪造管理模块来实现用户登录和人脸交换操作的功能。

关键词：深度伪造人脸交换编码解码网络注意力机制视频换脸

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高保真人脸交换与多信息域伪造检测研究

高保真人脸交换与多信息域伪造检测研究

作者：王涛安徽理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着深度学习的快速发展,以人脸交换为代表的人脸伪造技术在互联网快速流行,并受到计算机视觉和信息安全领域的广泛关注。人脸交换是将目标人脸的身份替换为源人脸的身份,而其他属性保持不变。该技术在影视制作、大众娱乐等方面... 详细信息

近年来,随着深度学习的快速发展,以人脸交换为代表的人脸伪造技术在互联网快速流行,并受到计算机视觉和信息安全领域的广泛关注。人脸交换是将目标人脸的身份替换为源人脸的身份,而其他属性保持不变。该技术在影视制作、大众娱乐等方面有着广泛的应用价值。当前人脸交换技术处于发展阶段,其生成的自然度仍有进一步提升的空间。另一方面这类人脸伪造技术容易被不法分子利用,对国家安全和社会稳定造成极大威胁。因此提出行之有效的人脸伪造检测方法至关重要。现阶段的伪造检测方法虽然在数据集内表现优秀,但泛化能力较差。为了促进人脸交换的积极应用,同时减少这类技术带来的消极影响,本文针对上述问题进行了改进,主要工作包括:(1)现有的人脸交换方法大多只关注身份信息的保持,而忽略表情的还原,容易出现表情失真问题。为了解决这一问题,本文在自适应嵌入集成网络的基础上进行改进,提出一种面向表情高保真的人脸交换算法,首先增加面部重演模块,通过同步源人脸和目标人脸的表情和姿态,减少源图中无关属性对合成结果的影响;其次采用新的属性匹配损失训练人脸交换模块,提高生成人脸和目标人脸表情的一致性。实验结果表明,提出的人脸交换算法有着良好的表情还原能力,同时在视觉上减少了伪影和融合边界的出现。(2)在人脸伪造检测中,基于单一信息域的方法往往在数据集内表现良好,但是跨数据集泛化能力较差。针对这一问题,本文提出一种基于图像空域和频域的多信息域人脸伪造检测算法,利用多级频率分解和双流网络实现空域信息与频域信息的互补,并加入一种基于自注意力的数据增强方法,对人脸的代表性伪造信息进行深入挖掘,进一步提升检测的精准度。实验结果表明,提出的人脸伪造检测算法在数据集内和数据集外均有良好的检测效果,相比于其他算法更具有普适性。图[26]表[7]参[81]

关键词：深度学习人脸交换人脸伪造检测表情高保真

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人脸伪造及检测技术综述

中国图象图形学报 2022年第4期27卷 1023-1038页

作者：曹申豪刘晓辉毛秀青邹勤武汉大学计算机学院武汉430072 国家计算机网络与信息安全管理中心北京100029 信息工程大学密码工程学院郑州450001

人脸伪造技术的恶意使用,不仅损害公民的肖像权和名誉权,而且会危害国家政治和经济安全。因此,针对伪造人脸图像和视频的检测技术研究具有重要的现实意义和实践价值。本文在总结人脸伪造和伪造人脸检测的关键技术与研究进展的基础上,分... 详细信息

人脸伪造技术的恶意使用,不仅损害公民的肖像权和名誉权,而且会危害国家政治和经济安全。因此,针对伪造人脸图像和视频的检测技术研究具有重要的现实意义和实践价值。本文在总结人脸伪造和伪造人脸检测的关键技术与研究进展的基础上,分析现有伪造和检测技术的局限。在人脸伪造方面,主要包括利用生成对抗技术的全新人脸生成技术和基于现有人脸的人脸编辑技术,介绍生成对抗网络在人脸图像生成的发展进程,重点介绍人脸编辑技术中的人脸交换技术和人脸重现技术,从网络结构、通用性和生成效果真实性等角度对现有的研究进展进行深入阐述。在伪造人脸检测方面,根据媒体载体的差异,分为伪造人脸图像检测和伪造人脸视频检测,首先介绍利用统计分布差异、拼接残留痕迹和局部瑕疵等特征的伪造人脸图像检测技术,然后根据提取伪造特征的差异,将伪造人脸视频检测技术分为基于帧间信息、帧内信息和生理信号的伪造视频检测技术,并从特征提取方式、网络结构设计特点和使用场景类型等方面进行详细阐述。最后,分析了当前人脸伪造技术和伪造人脸检测技术的不足,提出可行的改进意见,并对未来发展方向进行展望。

关键词：人脸伪造伪造人脸检测生成对抗网络(GAN) 人脸交换人脸重现

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基于蜂蜜加密的图像视频内容保护算法研究

基于蜂蜜加密的图像视频内容保护算法研究

作者：吴姗姗西安电子科技大学

学位级别：硕士

图像及视频是信息的高维载体形式,由于与人眼获取信息的方式最为接近,包含大量直观、丰富且有价值的信息内容,因此成为最受欢迎的信息媒介。然而,由于云环境中的不可信存储,以及公共信道中的安全传输难以得到保障,某些包含了机密内容或... 详细信息

图像及视频是信息的高维载体形式,由于与人眼获取信息的方式最为接近,包含大量直观、丰富且有价值的信息内容,因此成为最受欢迎的信息媒介。然而,由于云环境中的不可信存储,以及公共信道中的安全传输难以得到保障,某些包含了机密内容或隐私信息的图像及视频数据面临着泄露、窃取和篡改等严重安全问题。因此,图像及视频内容的安全保护是非常重要且有挑战性的工作。针对上述挑战,从数字图像及视频诞生之初,便有众多学者从不同角度提出了一系列针对图像及视频的安全保护方法。这些方法不断为图像及视频中所含机密信息的安全保护提供新的思路,但这些方法在面对基于口令的加密方案时都会受困于弱口令问题,导致机密图像或视频对穷举攻击的抵抗能力弱。为此,本文基于蜂蜜加密策略,从隐藏、双向生成对抗网络和人脸交换三个方面出发,针对图像和视频内容保护,逐步设计可以克服弱口令问题的原创性图像及视频内容保护算法。主要研究内容和创新点如下:(1)提出基于图像隐藏的视觉蜂蜜加密算法。现有的视觉蜂蜜加密技术存在两个缺陷。第一个缺陷是在解密过程中存在循环定义的问题,构建编解码器与获取隐写图像互为先决条件。第二个缺陷是隐写算法使用的载体图像始终不变,使图像是否包含机密信息易于识别,对敌手的迷惑能力不够强。针对上述问题,本算法在构建模型时,使用只依赖载体图像的分布转换编解码器,以解决循环定义问题,并针对秘密图像生成其专属载体图像以增强对敌手的迷惑能力。首先,秘密图像通过可逆压缩网络生成低分辨率秘密图像和一个高斯分布采样点。其次,高斯分布采样点通过生成对抗网络为低分辨率秘密图像生成其专属载体图像。然后,低分辨率秘密图像和其专属载体图像通过基于可逆神经网络的隐写方式生成隐写图像。最终,构建只基于多方共享的载体图像的分布转换编解码器,排除隐写图像的影响,并使用该编码器对隐写图像进行编码。实验表明,本算法克服了现有视觉蜂蜜加密技术的循环定义和载体图像始终不变的缺陷,解决了传统的图像内容保护算法在基于口令的加密方案中抵御穷举攻击时出现的弱口令问题。当敌手发起穷举攻击时得到的隐写图像结果与载体图像的PSNR可以达到20d B以上,对敌手产生了强烈的迷惑性,极大地提高了安全性。(2)提出基于双向生成对抗网络的图像白盒化保护算法。蜂蜜加密策略的核心在于使用错误秘钥可以解密出错误但视觉有效的结果。基于图像隐藏的视觉蜂蜜加密技术存在一个缺陷,即没有将蜂蜜加密策略的核心中的“视觉有效性”体现在最终结果上,仅体现在中间结果上,并将蜂蜜加密策略作为增加破解时间复杂度的手段。因此,在加密端,本算法引入生成对抗网络的逆网络将秘密图像转化为潜码,再将潜码转为二进制潜码流,并对潜码流实施蜂蜜加密策略;在解密端,本算法将任意潜码流通过进制转换和生成对抗网络转化为视觉有效的图像,从而将蜂蜜加密策略体现在最终结果上。同时,为验证本算法的有效性,针对这一算法构建了一套评价体系,从安全性分析、生成图像的不可区分性、重建准确度、图像插值连续性、一致性分析和内存节省分析这六个角度进行评估。经实验分析证明,本算法对蜂蜜加密策略进行了更深层次的实现。当敌手发起穷举攻击时得到的图像结果与真实图像的FID值达到14.96,对敌手造成了强烈的迷惑性,极大提高了图像内容的安全性。同时,数据存储形式从图像到潜码的改变使其对存储空间的需求下降了三分之二。(3)提出基于人脸交换的视频蜂蜜加密算法。与图像相比,视频数据的分布更加复杂,且“视觉有效性”增加了对帧间连续性的要求,这导致现有的图像蜂蜜加密技术直接迁移至视频保护会出现模型训练较为困难或输入错误秘钥解密所得结果迷惑性不足等问题。因此,本算法结合人脸交换技术和图像蜂蜜加密技术设计视频蜂蜜加密算法来提取并仅针对视频中的人脸信息展开保护。首先,通过视频人脸交换技术,使用替换人脸信息将秘密视频中的秘密人脸信息“置换”,生成替换人脸视频。然后,使用基于双向生成对抗网络的图像蜂蜜加密技术保护秘密人脸图像。最终,将替换人脸视频和加密后的秘密人脸信息打包存储或传输。经实验分析证明,本算法成功将蜂蜜加密策略从图像内容保护扩展至视频内容保护,极大提高了包含机密内容或隐私信息的秘密视频抵御穷举攻击的能力,在保证重建准确度PSNR达到32.5d B的同时,实现了蜂蜜加密策略中最核心的使用错误秘钥解密结果的视觉有效性。

关键词：蜂蜜加密图像及视频内容保护图像隐写生成对抗网络人脸交换

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基于关键点定位的人脸图像合成技术研究

基于关键点定位的人脸图像合成技术研究

作者：陈秋生东北大学

学位级别：硕士

增强现实（Augmented Reality,简称AR）技术指的是将计算机生成的虚拟模型叠加到用户能够感知的真实物理世界中,它是在虚拟现实（Virtual Reality,简称VR）基础上发展起来的一种新的计算机应用技术。增强现实技术更好的结合了物理世界... 详细信息

增强现实（Augmented Reality,简称AR）技术指的是将计算机生成的虚拟模型叠加到用户能够感知的真实物理世界中,它是在虚拟现实（Virtual Reality,简称VR）基础上发展起来的一种新的计算机应用技术。增强现实技术更好的结合了物理世界与虚拟世界,到目前为止已经有很多AR应用已经渗透到包括军事、医疗、教育、娱乐、建筑等各行各业中。本文提出的人脸合成技术为增强现实提供了新的方向,这种人脸合成技术已经不再局限于单纯的换脸或者人脸图像的风格转换,而是能够合成一张五官与真实人群不完全一致的新面孔。合成结果综合两张输入人脸特征,更倾向于人脸细节的无缝融合,并解决了以前方法中普遍存在的背景重影问题。可以预想的是,这种人脸合成技术与增强现实结合必将为AR应用的开发提供新的思路。本文提出的人脸合成算法主要包括以下几个步骤:人脸检测与关键点定位、人脸融合、人脸交换。本文的主要工作及研究成果如下:（1）在人脸关键点定位阶段,详细分析了 GBDT[61]算法在关键点定位方面的优势,并采用逐次迭代逼近的方法检测人脸关键点,该方法采用不同的初始化值可以得到不同的回归目标,扩大了数据集,同时采用回归器级联的方法,每一级回归器初始化的时候都重新分配每一个样本的初始值,大大提高了算法的准确性。最后对不同的回归器级数以及不同的样本初始化方法以及与其他算法进行了对比实验分析,证明本文采用的关键点定位方法具有很好的准确性。（2）在人脸融合阶段,首先对两张图像进行了网格生成,并根据两张图像的关键点定位结果求得融合图像的关键点位置。分析了几种插值方法的优势和不足,将仿射变换和双线性插值方法应用到图像变形中。（3）在人脸交换阶段,提出了一种基于替换的人脸交换方法,该方法可以通过对参考图像进行变形从而使最终结果与原始人脸的脸型保持一致,这对以后换脸算法的应用具有重要意义,引入了人脸语义分割算法,可以精确的分割出人脸ROI区域,解决了又参考图像中人脸有遮挡造成的真实感不足问题。（4）在图像合成阶段,提出了一种新的图像合成流程,本文方法在保证合成图像具有高度真实感并且合成结果比通常意义上的人脸合成更具观赏价值和应用价值。

关键词：人脸合成人脸融合人脸交换增强现实人脸关键点定位