합성 인간 얼굴 이미지의 ID를 위한 기술 명세
SF/T 0148-2023년
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Noon, Yang Jie, Mao Xiao, Ling Jing, Li Zhijun, Lou Wei, Li Bin, Yao Qing, Lu Mfun, Chu Tongtao. SF/T 0148-2023년
합성 인간 얼굴 이미지의 ID를 위한 기술 명세
1 범위
이 문서는 오디오 비주얼 식별, 합성 인간 얼굴 이미지의 식별에 대한 장비, 콘텐츠 및 기술을 설정
시험 방법, 시험 단계 및 전문가 의견.
이 문서는 포렌식 분야에 있는 합성 인간 얼굴의 시각화에 적용합니다.
2 Normative 참고
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문서.
SF / T 0119 오디오 이미지의 식별을위한 일반 가이드 라인
SF/T 0120 사운드 녹음 인증 기술 사양
SF/T 0122 연설 균질화 기술적인 지시
SF / T 0123 비디오 인증 기술 사양
SF/T 0124 영상 공정 분석을 위한 기술 명세
SF/T 0125 사람의 ID를 위한 기술의 부호
SF/T 0153 사진 정품 인증 기술 사양
3 용어 및 정의
SF / T 0119, SF / T 0120, SF / T 0122, SF / T 0123, SF / T 0124, SF / T 0125, SF / T 0153 및
다음과 같은 용어와 정의는이 문서에 적용됩니다.
합성 얼굴 이미지
인간의 얼굴의 이미지는 이미지에서 나중에 처리됩니다.
본문 바로가기
합성 얼굴 이미지 ID는 요구됩니다.
검사 이미지
(b) 사람의 얼굴의 이미지 (3.2) 기록.
관련 동영상
검사 몸의 음성 메시지는 비디오 캐리어에 기록됩니다.
표본 인간적인 얼굴 이미지 알려져 있는
비교 및 비교에 대한 인간의 얼굴의 이미지.
샘플 음성 알려진
비교 및 비교를 위해 말하는 사람의 목소리.
회사 소개
인간의 얼굴 이미지의 개별 또는 더 얼굴 구성 요소 또는 속성에 합성 수정. SF/T 0148-2023년
예: 색깔, 머리 및 성별의 합성 수정.
얼굴 표정 작업
인간의 얼굴 이미지의 얼굴 표현의 합성 수정.
예: 얼굴 근육 변화 및 입술 운동에 합성 수정, 등.
얼굴 교체
인간의 얼굴 이미지의 얼굴 영역에 교체 수정.
Generated 얼굴 이미지
인공 지능 알고리즘을 통해 인간의 얼굴의 이미지는 해당 대상 ID없이 합성.
합성 이미지 승인
인간적인 ID의 통합 신청, 시각 인식과 같은 기술적인 방법을 통해 음성 균질성, 화상 분석, 신호 통계 분석
식별, 이미지 인증, 오디오 녹음 인증, 비디오 또는 사진과 같은 벡터에 기록 된 검사의 인간의 얼굴의 이미지 (3.2)
얼굴 특성, 얼굴 표정, 얼굴 교체, 또는 인간의 얼굴의 발생 여부를 통해 과학적으로 판단 여부.
4. 계측
합성 인간 얼굴 이미지의 ID를 위한 장비 그리고 공구는 다음을 포함합니다:
(a) 이미지 캡처 및 백업 장비 : 이미지 배포 장비, 이미지 캡처 장비, 쓰기 보호 도구, 완성 검증 계산 작업자
도구, 완전한 백업 및 형식 변환 도구, 등;
(b) 이미지 분석 장비 : 이미지 분석 도구, 사운드 스펙트럼 분석 도구, 신호 분석 도구, 이미지 처리 도구 및 오디오 처리 포함
공구, 등;
(c) Data Analysis Equipment: 문서 속성/metadata 분석 도구 및 데이터 복구 분석 도구 포함;
(d) 특수 이미지 인증 식별 시스템.
5. 시험 내용 및 시험 기술
시험 내용
합성 얼굴 이미지 ID는 뒤에 오는 시험을 포함합니다:
a) 머리의 전체 면적과 인간의 얼굴의 이미지의 얼굴;
(b) 얼굴 성분 및 인간 얼굴 이미지의 재산;
(c) 인간 얼굴 이미지의 얼굴 성분의 운동;
(d) 인간 얼굴 이미지의 맨 위 운동;
e) 얼굴 표정 및 얼굴 근육은 인간 얼굴의 이미지에 변화합니다;
(f) 인간의 얼굴의 입술과 눈의 움직임;
(g) 관련 및 일관성의 행동과 소리의 머리와 이미지의 얼굴은 비디오 캐리어에서 검사.
시험 기술
합성 얼굴 이미지 식별 포함, 하지만 제한 되지 않습니다, 다음 테스트 기술:
(a) Image 정품 식별 기술 : 이미지 분석의 관점에서 이미지 특성 분석;
(b) Audio-visual 인증 기술: 음성 분석의 관점에서 발음;
(c) 인간 식별 기술 : 자신의 정체성의 관점에서 사람의 얼굴의 이미지에서 사람의 정체성을 검사;
(d) 음성 균질 식별 기술: 음성 균질성의 관점에서 주제의 얼굴의 검사 물자의 음성의 ID
검사;
(e) 모드 인식 기술 : 신호의 통계 분석의 관점에서 이미지 또는 scrutinizing 재료의 음성 특성의 검토
이용안내
6 시험 방법 SF/T 0148-2023
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이미지 특성화
이미지 특성은 다음과 같은 주요 요소를 포함합니다:
(a) 단면도의 빛과 색깔 배급;
(b) 주제의 이미지의 시각화의 비율 ' 얼굴;
(c) 주제의 이미지의 깊이;
(d) 시각적 장면과 관점의 이미지의 주제;
(e) 사람의 이미지의 변경 및 수정 's face;
(f) 불규칙한 얼룩, 변형 및 대상 사람의 이미지에 부적절한;
(g) 프로필의 표면 영역에 픽셀의 배포;
(h) 이미지의 이미지 품질을 확인;
(i) 인간 얼굴의 이미지의 활성화는 머리 운동 얼굴 표정, 얼굴 근육 변화, 눈 운동과 같은 영상 운반대에서 시험했습니다
입술 운동, 등;
(j) 액션 표현과 비디오 캐리어의 이미지의 소리 사이의 상관 관계;
k) 영상 운반대에 있는 인간 얼굴의 이미지 특성의 일관된.
음성 문자화
Voice characterization에는 다음과 같은 주요 요소가 포함되어 있습니다.
(a) 연설의 일관성과 균질;
(b) 관련 및 연설 표현의 논리;
(c) 시험 물자에 있는 동일한 연설의 유사성;
(d) 연설의 성격 및 주제와의 호환성의 시험;
(e) 배경 소리의 근원 그리고 변화;
(f) 달의 지속과 일관성;
(g) 배경 소리와 검열 사이 오버랩;
(h) 연설의 시작과 끝의 시험;
(i) 음성의 스펙트럼 변화의 시험;
(j) 신호의 스펙트럼 mutations;
(k) 소리를 위한 신호의 반복.
이름 *
6.3.1 대상 사람의 이미지 및 샘플 사람의 이미지에 대한 정체성의 식별, SF / T 0125에 따라
이름 *
6.3.2 SF/T 0122에 따라 주제의 단면도에 있는 소리와 표본 연설의 음성 균질성 ID
관련 규정이 있습니다.
행동 Behaviour 시험
6.4.1 SF/T 0124의 관련 규정에 따라 주제의 프로파일의 테스트 및 분석.
6.4.2 일관성과 합리적 시험은 주제의 단면도의 머리 그리고 얼굴 운동을 위해 지휘됩니다.
6.4.3 일관성과 합리적 시험은 단면도의 얼굴 성분의 행동에 실행됩니다.
6.4.4 적용 가능한 곳에, 상관 관계 및 견실함 시험은 단면도의 육체적인 행동 및 검사 물자의 연설에서 실행됩니다.
Signal statistical 분석
6.5.1 검사 이미지의 배경 소음 배급의 통계 분석.
6.5.2 또한, 검출된 연설의 배경 소음 배급의 통계 분석.
6.5.3 ID와 기계 학습의 대안 형태를 사용하여 합성 인간 얼굴 이미지의 시험 ID.
7 시험 단계
정보 SF / T 0148-2023
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7.1.1 검사 물자와 표본의 과정 또는 근원의 지식.
이미지의 내용의 7.1.2 ID.
이미지 수집
7.2.1 가장된 이미지를 위해, 아날로그 이미지는 스캐닝 사진과 놀이 수집과 같은 적당한 수집 방법을 사용하여 개조됩니다
디지털 이미지.
7.2.2 디지털 이미지의 경우, 이미지는 문서 재생을 통해 수집됩니다. 원본 이미지가 관여된 경우에, 그것은 쓰고 보호에 의해 그것을 reproduce하는 것이 좋습니다.
7.2.3 디지털 비디오의 목소리를 들어, 소리의 품질을 유지하면서 비파괴적인 방식으로 비디오에서 소리를 끄는 것이 좋습니다.
디지털 레코딩
7.2.4 형식 변환 툴을 통해 검사 시스템에 의해 지원되는 파일 형식으로 수집 된 이미지의 변환, 필요에 따라.
7.2.5 완전한 검증 값의 수집된 이미지 및 기록 및 계산의 유일한 ID.
이미지 처리
7.3.1 적용할 때, 검출 이미지는 가공을 위해 감소되거나 강화될지도 모릅니다.
7.3.2 이미지 처리는 이미지 자료의 본질을 바꾸지 않을 것입니다.
이미지 확인
7.4.1 일반 요구 사항
7.4.2에서 7.4.7까지의 적절한 방법은 검사 이미지의 상황에 따라 테스트 및 분석에 선정됩니다.
7.4.2 합성 이미지 특성화
이미지 특성법에 근거한 이미지 단면도의 합성 검사 (6.1)
7.4.3 합성 음성 특성화
연설 문자화 방법 (6.2)을 기반으로 스포터의 프로필의 합성 테스트.
7.4.4 합성 ID 시험
주제의 프로필의 합성 테스트는 식별 방법 (6.3) 기준으로 수행됩니다.
7.4.5 합성 활동 행동 시험
행동 행동 테스트 방법 (6.4)을 기반으로 조사자의 프로필의 합성 검사.
7.4.6 합성 신호 통계 분석 시험
신호 통계 분석 방법 (6.5)을 기반으로 스포터의 얼굴의 이미지의 합성 테스트.
7.4.7 이미지 정품 테스트
SF / T 0153 및 SF / T 0123의 관련 규정에 따라.
종합 평가
인증 요건에 따라, 시험에서 검출되는 다양한 현상은 시험의 상황과 주제의 이미지의 발표를 고려하여 고려해야 합니다.
결과적으로, 시스템 분석은 검사 영상이 합성되고 평가가 따라 결정하는 것을 결정하기 위해 수행되었습니다.
8 유효성
평가의 분류
합성 얼굴 이미지의 ID는 6개의 종류로 분할되었습니다:
(a) 합성 가공;
b) 합성되지 않았습니다;
(c) 종합이 발견되지 않았습니다;
d) 합성 처리에 전분; SF/T 0148-2023
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(e) unsynthetic의 추세;
f) 합성 여부를 결정할 수 없습니다.
심사 및 발표의 기초
8.2.1 합성
8.2.1.1 심사의 기초 : 주제의 이미지의 공석 's 얼굴을 발견하고 합성 처리에 대한 분석.
8.2.1.2 의견의 성명 : 주제의 이미지 ' 얼굴은 종합되었습니다.
8.2.2 통합되지 않음
8.2.2.1 판단의 기초: 어떤 anomalies는 유효한 기술적인 수단을 통해 발견될 수 없는 주제의 단면도에서 찾아냈습니다
가능성과 거래.
8.2.2.2 전문가의 의견 : 주제의 얼굴의 이미지가 합성되지 않았습니다.
8.2.3 발견된 종합 없음
8.2.3.1 판단의 기초: 주제의 단면도에 있는 어떤 anomalies' 얼굴은 검출되고 또는 reasonably 설명될 수 있었습니다, 그러나 완전히 예정되지 않는
합성 치료 추적의 가능성을 제외하고는 가능한 기술 수단을 기반으로 검출하기가 어렵습니다.
8.2.3.2 의견의 성명 : 주제의 얼굴의 이미지가 합성 된 것으로 밝혀졌습니다.
8.2.4 합성 처리에 Prefer
8.2.4.1 판단의 분지 : 주제의 이미지의 공석 ' 얼굴이 감지되고 합성으로 형성 될이 anomalies의 잠재력은 분석되었습니다.
8.2.4.2 전문가의 의견 : 주제의 이미지가 종합된다는 것을 가정하는 경향이 있습니다.
8.2.5 종합 없는 Propensiveness
8.2.5.1 판단의 기초: 주제의 고유한 이미지 ‘ 얼굴은 발견됩니다, 그러나 이 anomalies는 근본적으로 종합을 통해 설명되고 분석될 수 있습니다
그것은 가능성이 없습니다.
8.2.5.2 전문가 의견의 대표: 주제의 프로필이 합성되지 않은 것을 믿는 경향이있다.
8.2.6 합성된 것 처럼 불확실성
8.2.6.1 판단의 기초: 단면도의 단면도는 비정상적인, 그러나 그것의 성격 또는 원인에 의해 재판될 수 없습니다; 또는 단면도의 단면도는 유효하지 않습니다
인증의 조건.
8.2.6.2 전문가의 의견의 대표 : 주제의 이미지가 종합되었는지 결정할 수 없습니다.
질문, 그룹 피드백!
