人工智能安全：原理与实践 课件 第9章 深度伪造原理与安全应用(9.2基于深度伪造技术的人脸伪造-实践)_第1页
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李剑博士，教授，博士生导师网络空间安全学院lijian@January23,2025第9章深度伪造原理与安全应用9.2基于深度伪造技术的人脸伪造本实践介绍本实践主要是采用Python、OpenCV和dlib实现了一个简单的面部交换示例，可以在两张静态图像之间或通过摄像头捕获的实时视频中进行人脸交换。1.实践简介本章的人脸伪造实践主要过程是通过dlib完成面部检测和特征点定位，并利用OpenCV进行图像变换与面部融合，以实现高度逼真和无缝的面部置换效果。2.实践目的本章实践的主要目的如下：（1）理解面部特征点检测的原理。（2）掌握图像的基本处理技巧。（3）学习面部区域掩模的创建和应用。（4）熟悉图像融合技术，实现两个图像间的无缝融合。（5）增进编程能力和解决实际问题的能力，通过动手实践加深对图像处理算法的理解。3.实践内容本小节实践的内容如下：1.检测面部标志。2.对齐面部图像。3.调整色彩平衡。4.融合面部特征。4.实践环境本章实践编程环境要求如下：

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

预训练模型：shape_predictor_68_face_landmarks

运行平台：Pycharm/vscode/GoogleColaboratory5.实践过程第1步：初始化和配置5.实践过程第2步：检测面部标志5.实践过程第3步：对齐面部图像5.实践过程第4步：调整色彩平衡5.实践过程第5步：融合面部特征6.实践结果实践代码运行后，导入实践用的人脸图像，就可以看到结果了。小结

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