Mar, 2019

使用关键点位置暴露生成对抗网络合成的人脸

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TL;DR本文提出了一种基于面部标记点位置的新方法来揭示生成式对抗网络 (GAN) 合成图像的不同之处，并通过实验证明了 SVM 分类器使用面部标记点位置的效果可用于对 GAN 合成的面部进行分类。
发现论文，激发创造
  • 利用面部特征点补充人脸取证检测与定位

    本文提出了一个包含真实照片、生成照片和编辑照片的面部取证定位数据集，并演示了通过在输入图像中显式添加面部标志信息，提高面部索证检测和定位性能的方法。

    Oct, 2019

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    本文致力于使用生成模型（GP-GAN）从所给的面部标志点中合成对应的面部图片，并通过大量实验证明，该方法可以通过保留性别等信息从面部标志点中生成更准确的面部图片。

    Oct, 2017

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    Sep, 2022

  • 构造感知完全卷积神经网络的对抗学习用于地标定位

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    Nov, 2017

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    Jan, 2020

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    Apr, 2017

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    Feb, 2022

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    Jan, 2017

  • 利用不一致的角膜高光曝光 GAN 生成的人脸

    本文调查发现使用生成敌对网络合成的人脸与真实人脸存在角膜高光不一致的质量问题，进一步提出一个简单而有效的方法，用于区分合成和真实的人脸。

    Sep, 2020

  • 面部融合攻击的最优地标引导图像混合

    我们提出了一种利用最优地标引导的图像融合进行人脸变形攻击的新方法，通过优化变形地标并使用图卷积网络（GCNs）结合地标和外观特征的方式，生成更高质量的变形图像，对最先进的人脸识别系统构成更大的威胁。

    Jan, 2024