人工智能安全：原理與實踐 課件 第9章 深度偽造原理與安全應用(9.2基于深度偽造技術的人臉偽造-實踐)_第1頁
人工智能安全：原理與實踐 課件 第9章 深度偽造原理與安全應用(9.2基于深度偽造技術的人臉偽造-實踐)_第2頁
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文檔簡介

李劍博士，教授，博士生導師網絡空間安全學院lijian@January23,2025第9章深度偽造原理與安全應用9.2基于深度偽造技術的人臉偽造本實踐介紹本實踐主要是采用Python、OpenCV和dlib實現了一個簡單的面部交換示例，可以在兩張靜態圖像之間或通過攝像頭捕獲的實時視頻中進行人臉交換。1.實踐簡介本章的人臉偽造實踐主要過程是通過dlib完成面部檢測和特征點定位，并利用OpenCV進行圖像變換與面部融合，以實現高度逼真和無縫的面部置換效果。2.實踐目的本章實踐的主要目的如下：（1）理解面部特征點檢測的原理。（2）掌握圖像的基本處理技巧。（3）學習面部區域掩模的創建和應用。（4）熟悉圖像融合技術，實現兩個圖像間的無縫融合。（5）增進編程能力和解決實際問題的能力，通過動手實踐加深對圖像處理算法的理解。3.實踐內容本小節實踐的內容如下：1.檢測面部標志。2.對齊面部圖像。3.調整色彩平衡。4.融合面部特征。4.實踐環境本章實踐編程環境要求如下：

python版本：3.6.13或者更高版本 所需安裝庫：numpy1.19.2,opencv3.4.2,dlib

預訓練模型：shape_predictor_68_face_landmarks

運行平臺：Pycharm/vscode/GoogleColaboratory5.實踐過程第1步：初始化和配置5.實踐過程第2步：檢測面部標志5.實踐過程第3步：對齊面部圖像5.實踐過程第4步：調整色彩平衡5.實踐過程第5步：融合面部特征6.實踐結果實踐代碼運行后，導入實踐用的人臉圖像，就可以看到結果了。小結

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