Dec, 2023

眼睛保留：身份保持虹膜合成

PDF
TL;DR通过全面数据驱动的方法，本文提出了一种能够对虹膜图像进行合成的方法，能够表示不同瞳孔尺寸、非现有身份的虹膜图像，并在改变瞳孔尺寸时能够保持身份，相比于现有的线性和非线性虹膜变形模型，该方法在相似性和身份保持方面表现更好。
发现论文，激发创造
  • 法医虹膜图像合成

    利用 StyleGAN-Based 技术，生成符合 ISO/IEC 29794-6 标准的验尸场景下逝者虹膜图像，增加数据集的多样性以提高验尸虹膜辨识和防范虹膜攻击的效果。

    Dec, 2023

  • iWarpGAN：解耦身份和风格以生成合成虹膜图像

    该论文提出了 iWarpGAN 方法，利用两种转换通路（身份转换路径和风格转换路径）解耦虹膜图像中的身份和风格，生成具有身份和风格变异的合成虹膜图像，并使用合成数据增强深度学习算法的性能。

    May, 2023

  • 大范围眼部遮挡下的身份保持人脸修复

    本研究提出了一种基于深度学习的面部修复方法，能够在大面积遮挡的情况下实现多角度视角的面部完成重构，并保持面部的身份特征。与传统的面部修复方法不同，该方法基于生成网络，具有特定的约束条件，能够合成具有一致身份特征的连贯面部图像，拥有更好的稳定性和合成技巧。

    Jul, 2018

  • 使用生成对抗网络合成虹膜图像：调查与比较分析

    使用基于生成对抗网络的合成虹膜图像生成技术进行全面评估，旨在为培训和测试虹膜识别系统和攻击检测器提供真实和可用的虹膜图像。该综述分析了不同模型生成的图像在真实性、唯一性和生物特征实用性方面的优缺点，以发展稳健的虹膜匹配器和攻击检测器。

    Apr, 2024

  • 语义脸部图像合成的对抗性身份注入

    通过使用一个交叉注意力机制来合并身份、风格和语义特征生成尽可能与输入相似的人脸的 SIS 架构，不仅适用于保护身份，而且在面部识别对抗攻击中也是有效的。

    Apr, 2024

  • Spritz-PS: 利用大型印刷文档数据集验证合成功能面部图像

    本文介绍了一个由真实和合成人类虹膜图像组成的新数据集，并说明如何评估发现缺失像素的合成虹膜。

    Apr, 2023

  • FaceStudio：在几秒钟内将您的脸放到任何地方

    本研究通过引入直接前馈机制和混合引导框架，以人物图像为重点，实现了保留主体身份的图像合成，旨在快速高效生成艺术肖像和身份融合图像，并在定性和定量评估中证明了方法在高保真度和效率方面的优越性。

    Dec, 2023

  • 使用橡皮布模型的隐私保护眼睛视频

    本论文提出了基于橡皮版模型的新方法来处理眼睛视频中的隐私问题，将当前可识别的虹膜纹理用不同的虹膜模板替换，同时扩展到图像融合和中值表示，证明可以在不显著降低分割和瞳孔检测准确度的情况下操作视频。

    Apr, 2020

  • 基于风格的逼真眼睛内容一致性生成

    该研究综合了语义分割和多尺度信息注入的方法，成功地在保留关键细节的情况下合成了符合给定病人眼睛语义分割掩码的眼睛图像。

    Nov, 2019

  • 不可识别但可辨认：保留嵌入的图像扭曲

    开发生物识别身份验证系统时，隐私和安全是一个重要问题。本文介绍了一种创新的图像扭曲技术，通过神经网络模型使人脸图像在肉眼无法识别的情况下保持其可识别性，既解决了人工智能和工程领域中的相关挑战，又在生物识别身份验证系统中实现了安全、精确性和性能的平衡。

    Jan, 2024