基于帧间量化参数强度值检测深度伪造人像视频

深度学习算法的发展为伪造人像视频的创作增添了“助力”,应运而生的深度伪造检测成为学界和业界关注的焦点。基于深度学习的伪造视频检测技术需要耗费大量时间与算力训练分类器,深度学习网络的黑盒性和不可解释性也困扰着深度伪造人像视频取证研究。围绕深度伪造人像视频的真实性取证问题,本文提出一种基于视频帧间量化参数强度值的检测方法,并通过二元Logistic回归方程给出参考阈值。实验结果表明:本文的方法在检测利用DeepFaceLab换脸平台合成的深度伪造人像视频中表现出良好的准确率和鲁棒性。所提方法有助于对可疑人像视频真实性进行判断,为涉案人像视频提供取证依据。

基于宏块突变定位帧复制篡改帧方法的研究

视频资源的海量增长及用户需求的快速变化,视频修改编辑也迅猛发展,必然引起对视频篡改检测的关注。针对帧复制视频篡改检测场景,定位帧复制篡改帧的方法聚焦宏块突变特征,包括P帧化、多帧参考化,倒置编码,分析匹配宏块异常等操作,基本解决后向帧复制及前向帧复制难以定位复制帧的问题。所提的方法对数字视频真实性、完整性的司法鉴定具有较强的实用价值。

三维深度点云监督和置信度修正的人脸欺诈检测算法

基于深度学习的人脸身份认证由于使用便捷和用户体验好,成为我国当今最受欢迎的人工智能技术应用之一.人脸识别和认证系统必须确保所比对的人脸是真实人脸,否则输出的结果没有任何商业价值.位于系统前端的人脸欺诈检测也称活体检测是保障人脸识别和认证系统有效输出的关键.现有人脸欺诈检测算法虽然库内性能尚佳,但由于实验室训练环境无法完全模拟真实应用场景,造成源域和目标域的数据在分布上存在差异,导致跨库检测性能明显下降.尽管通过增加检测特征的种类和个数可以改善算法性能,但会导致检测网络构造复杂,模型变大,计算复杂度增加.为了改善算法的跨库检测性能并降低计算的复杂度,本文提出一种基于三维(3D)深度点云监督和置信度修正机制的人脸欺诈检测算法.主要贡献包括:设计了DenseBlockNet,仅用较浅层的DenseBlockNet网络即可提取真假人脸之间具有很好区分度的深度信息特征,模型小;将DenseBlockNet输出的二维深度图与采样点位置进行关联,构造三维深度点云,采用倒角损失函数监督预测的深度点云与实际点云标签之间的三维空间距离,同时还采用图二元交叉熵损失监督预测的深度图与深度图标签之间的差异;在3D深度点云预测模块中引入置信度修正机制,修正二分类误差,同时避免库内过拟合,提高算法的泛化能力.所提出方法与包括2种最新文献的8种典型算法在Replay-attack、CASIA-FASD、MSU-MFSD、Rose-Youtu、OULU-NPU等5个主流人脸欺诈检测数据库上进行了充分的对比实验,实验结果表明,所提出的算法在库内和跨库检测中均能保持半总错误率最低或次低,且模型最小,参数量最少,计算复杂度最低.

OBE理念下出入境管理专业实训课程高阶性建设路径

以出入境管理专业实训课程教学改革为例,对标“金课”建设高阶性标准,结合专业特点和国家移民管理事业发展对人才的新要求,在成果导向教育理念指导下,从实训课程教学目标、教学内容、教学方式与教学评价等方面着手,提出以“模块教学—阶段考核—合作学习”三层次重构实训教学设计,以任务指引模式促进学生知识、能力与素质的融合,以研究性学习塑造学生高级思维能力,以现代信息技术与实训教学融合培养学生解决复杂问题的综合能力,以校局合作提升实训教学高阶性建设品质,进一步引导学生的实践、探索能力的开发,培养学生解决复杂问题的综合能力和高级思维。

全自动上芯机的晶片检测系统

全自动上芯机是用于芯片生产后工序的关键设备之一,IC检测系统是其核心技术。晶片检测系统主要构件包括光源,CCD,图像采集卡等硬件设施,以及专用的芯片处理检测算法。文章详细介绍了基于图像处理的晶片专用检测系统的搭建,分析了图像检测要求,提出了相应的检测算法。系统地完成图像采集、图像预处理、芯片定位、芯片检测等多个功能。

实战化教学改革背景下的一流课程建设

近年,教育部印发了《关于深化本科教育教学改革全面提高人才培养质量的意见》,对本科教育教学管理作出部署,推动“学生忙起来、教师强起来、管理严起来、效果实起来”;印发了《关于一流本科课程建设的实施意见》,对提高课程高阶性、创新性和挑战度的一流课程建设提出了意见。一流课程是一流学科、一流专业内涵式发展的载体,是体现“以学生发展为中心”理念的“最后一公里”,是落实“立德树人成效”根本标准的具体化、操作化和目标化。

结合项目驱动法的三层次实验教学改革研究——以“公安数字影像处理与分析”为例

实验教学是高等院校实现素质教育与创新人才培养目标的重要教学环节,加强实验教学改革研究是提升学生自主学习能力、实际工作能力和创新能力的重要举措。为突破公安技术新兴交叉学科在学时数、知识体系等方面的限制,以及传统实验教学手段在实验内容和组织形式上的制约,本文探索了结合项目驱动法的三层次实验教学改革方法的研究,具体实践上以"公安数字影像处理与分析"课程为例,通过重构验证性、综合性、探索性三层次实验项目,并在探索性实验模块中结合项目驱动法实现实验教学改革,取得了良好的教学效果。

新国标背景下刑事技术专业核心课程改革探索——以“电子物证”课程为例

一、引言公安工作面向社会,时代感强,发展快,这就决定公安院校相关院系开设的核心课程需要坚持以公安实战需求为导向,保持教学贴近实战、融入实战、服务实战,进而引领实战,以应对犯罪活动多元化、高科技化的发展趋势。从当前案发形态看,传统的盗窃、抢劫、涉枪、绑架等案件呈显著下滑趋势,诈骗、"钓鱼"等非接触案件呈显著上升趋势。

高光条件下视频人像处理方法研究

目的针对高光条件下导致的视频人像模糊、细节缺失的情况,研究高光条件下的视频人像的处理方法,改善视频中高光人像的视觉效果。方法详细分析了高光条件下视频人像存在的问题,给出了高光视频人像处理流程图,阐述了普通监控拍摄模式下和红外监控模式下高光人像处理方法。具体处理方法 :在人像视频中挑取成像质量较好、光照影响较小、尺寸较大的关键帧图像,将人像剪裁出合适的尺寸。在空域内用曲线调节、伽马校正,在频域内用高通滤波、同态滤波等方法分别对彩色高光人像和灰度高光人像进行增强处理,然后进行人像重建、合成。结果面对高光人像细节丢失这种普遍情况,在对人像重建、合成前,对原始高光人像进行增强处理是有必要的。相对于直接对原始高光人像,先对人像进行高光抑制,再进行重建、合成处理效果更好。在处理方法上,频域内的高通滤波锐化加强效果更好。相对于彩色视频人像,红外视频人像丢失了色彩,在高通滤波前进行曲线调节或伽马校正是有必要的。在某些情况下,灰度图像的处理效果比彩色图像处理效果更好,将彩色图像转换为灰度图像然后再进行重建处理也是可行的方法。结论正确处理高光人像能够为视频侦查提供更准确线索,文中所提方法能够改善高光人像视觉效果。

视频目标运动分析研究

首先分析了OpenCV中BlobTrack运动模块的跟踪算法流程,接着对帧间差分、背景差分、多帧累加和光流法等常见的运动目标检测方法进行了比较,并提出了采用差异累计图像法对运动目标进行检测,然后重点分析了MeanShift算法原理,最后指出了采用BlobTrack跟踪时各个参数选取的问题,并通过Matlab仿真证明了BlobTrack在智能视频监控系统中的适用性。

摄像机内部参数研究

图像在生成、获取、传输等过程中,受照明光源、成像系统等多方面的影响,不可避免地要造成图像的降质。分析了图像降质原因,引出对镜头畸变问题的研究,主要讨论了摄像机的非线性模型,介绍了一种摄像机标定算法,并利用该算法得到两组镜头的参数,并给出相应的实验数据和校正图片。

协作学习模式下“公安视听技术”课程教学改革--以“公安数字影像处理与分析”为例

"公安视听技术"是新兴的二级学科,基础差、底子薄,其课程教学需积极引入新的教学模式以提高教学质量。协作学习模式是教师在教学过程中为达到一定教学目的,依据学生群体特征或行为方式,通过设置不同小组组织学习所实施的一种策略,通过重构教学资源,构建可视化平台以及建立反馈评价机制等手段,初步实现了协作学习模式下的教学改革目标。实践证明具有较好的教学实效。

面向视频侦查的可视化平台研究

视频侦查与现场勘查是发现线索、收集证据的重要手段,如何有效融合视频侦查与现场勘查资源是我们面临的重要课题。以构建面向视频侦查的可视化平台为研究目标,充分运用KML、Sketchup等技术实现视频资源信息管理,以虚拟仿真技术整合现场勘查资源,并借助Google Earth软件实现视频侦查资源和现场勘查资源的可视化展示,最后通过案例仿真可视化平台的应用效果,验证了方案的可行性。

基于信息融合的三维人脸识别

为了克服二维人脸识别的不足,提出采用Kinect采集设备并基于信息融合进行三维人脸识别.在人脸检测方面,利用双眼位置定位人脸,并通过肤色模型和深度信息实现人脸过滤.在人脸识别方面,将动态时间规整算法应用于人脸轮廓快速提取,并提出了一种改进的局部区域二值化特征(LBP)匹配来实现人脸识别,将彩色图像信息和人脸生理特征信息的分析应用于区域LBP算法的权值确定.实验表明:文中提出的基于信息融合的三维人脸识别方法具有使用价值,识别方法的实时性和鲁棒性方面得到一定提升.

基于图形渲染的犯罪现场虚拟重建研究

目的通过对犯罪现场的虚拟重建、现场条件模拟分析、虚拟物证管理,为案件研判提供平台。方法利用基于图形渲染技术的场景再现方法结合犯罪现场重建的基本要求,实现犯罪现场的虚拟重建。结果通过案例展示,详细的介绍现场虚拟重建的方法,取得了不错的效果。结论现场重建与虚拟仿真技术结合起来是犯罪现场研判、现场物证展示分析的重要研究方向,利用虚拟现场的模拟分析、虚拟漫游、物证管理等手段,实现了为案件研判提供平台的目的。

运用同态滤波器校正照度不均匀图像

本文利用数字图像处理技术实现刑事摄影中照度不均匀图片的图像增强。介绍了图像的形成模型,结合同态滤波器的图像增强原理,分析了确定同态滤波器中截止频率和增益系数的方法,并在RGB颜色空间实现了相关算法。实验表明,该方法能够在RGB颜色空间有效地压缩亮度范围和增强对比度,从而改善图像的质量。

高动态范围成像技术在刑事摄影中的应用

相机拍摄自然场景时,单幅照片往往不能有效表现出自然场景非常宽的亮度变化范围,从而丢失部分细节信息。高动态范围成像技术能够有效提高图像色调分辨率和图像可分辨的光照范围。将该项技术应用到刑事摄影中,能够同时将高亮和黑暗场景表现出来,获取更多现场信息。本文概述了高动态范围成像技术,介绍了拍摄技术,并通过实验展现了应用效果。

视频图像ROI区域像素差值的分析与应用

l案例资料某案视频监控画面远端停放一辆越野小轿车，该车附近有两名嫌疑人，一人深色着装、一人浅色着装（见图1），需要研判驾驶人的衣着特征。经检视，分析该案视频文件至少存在几个突出难点：图像分辨率低（352×288），不能提供足够大的画面；案件监控时间为夜晚，周围环境较暗，环境光复杂（路灯、居民用灯，汽车强光灯）；核心要素在画面远端角落等。按照常规的反复观察、特征比对等方法，难以获取价值线索。本案拟比较图像ROI（Region0fInteresting）区域的像素差值，进而实现对视频的分析，以提供侦查线索。具体分析如下：

建构主义教学理论在刑事技术教学改革中的应用

建构主义教学理论认为学习活动是以学习者为中心,学习过程不是学习者被动地接受知识,而是积极地建构知识的过程。对于《刑事技术》这门综合性的应用型学科,教学中不但要让学生掌握相关的理论知识,还要完成相关的技能训练。教师通过理解抛锚式教学、支架式教学、随机进入教学等建构式教学方式,逐步实现以学生为主体,以"学"为中心;以对话型教学为主,优化教学过程;适当实施情境教学的建构式教学理论应用,进而推动《刑事技术》课程的教学改革工作。

基于图像分割网络的深度假脸视频篡改检测

随着深度学习技术的快速发展,利用深度神经网络模型伪造出的深度假脸(deepfake)视频越来越逼真,假脸视频造成的威胁也越来越大。文献中已出现一些基于卷积神经网络的换脸视频检测算法,他们在库内获得较好的检测效果,但跨库检测性能急剧下降,存在泛化能力不足的问题。该文从假脸篡改的机制出发,将视频换脸视为特殊的拼接篡改问题,利用流行的神经分割网络首先预测篡改区域,得到预测掩膜概率图,去噪并二值化,然后根据换脸主要发生在人脸区域的前提,提出一种计算人脸交并比的新方法,并进一步根据换脸处理的先验知识改进人脸交并比的计算,将其作为篡改检测的分类准则。所提出方法分别在3个不同的基础分割网络上实现,并在TIMIT,FaceForensics++,FFW数据库上进行了实验,与文献中流行的同类方法相比,在保持库内检测的高准确率同时,跨库检测的平均错误率显著下降。在近期发布的合成质量较高的DFD数据库上也获得了很好的检测性能,充分证明了所提出方法的有效性和通用性。