近日,應我??萍继?、電子信息與人工智能學院邀請,西安電子科技大學王楠楠教授做客我校 “前沿科學報告”,并作了題為“人臉隱私保護與偽造檢測”的前沿科學報告,報告會由電智學院副院長雷濤教授主持,相關教師及研究生參加了此次報告會。
面對日益嚴峻的身份泄露與信息偽造挑戰(zhàn),王楠楠教授首先從對抗學習的角度介紹了一種創(chuàng)新的人臉隱私保護策略。他提出了一種基于混淆性對抗擾動的視覺信息隱藏方法,該方法通過精心設計的對抗性擾動,在人臉圖像中嵌入難以察覺的隱藏信息,從而在保護個人隱私的同時,確保圖像在智能設備中的正常使用不受影響。這一策略不僅為個人隱私保護提供了新的思路,也為智能設備的安全應用提供了有力支持。接著,針對人臉偽造這一全球性問題,王楠楠教授從多模態(tài)和分布式兩個維度進行了深入剖析。他詳細介紹了面向多模態(tài)深偽場景的人臉偽造檢測方法,該方法通過融合音頻、視頻、文本等多種模態(tài)信息,構建了一個更為全面和準確的偽造檢測體系。同時,他還介紹了基于聯(lián)邦分布式架構的人臉偽造檢測方法,該方法利用聯(lián)邦學習的原理,實現(xiàn)了多個數據持有方在保護各自隱私的前提下共同訓練偽造檢測模型,有效提升了模型的泛化能力和檢測精度。王楠楠教授對未來人臉智能合成、鑒偽和魯棒識別技術的發(fā)展進行了展望。他強調了這些技術在推動社會進步的同時,也面臨著諸多挑戰(zhàn)和倫理問題。
報告會期間,王楠楠教授與參會師生進行了熱烈交流,并耐心解答了大家提出的各種問題。他的精彩演講和深入解答不僅加深了師生們對人臉隱私保護與偽造檢測技術的理解,也激發(fā)了他們對該領域科研工作的濃厚興趣。
新聞小貼士:
王楠楠,教授,博士生導師,西安電子科技大學空天地一體化綜合業(yè)務網全國重點實驗室副主任。近年來從事圖像跨域重建與可信鑒別方面的研究.具體包括圖像跨域重建(如圖像翻譯、深度合成、圖像復原等),目標身份識別(人臉識別、行為識別、行人重實別等),以及模型可信學習(帶噪樣本對抗攻擊與防御,帶噪標簽魯棒學習)等。在 IEEETPAMI、lJCV等國際學術期刊和CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NeurlPS等國際學術會議上發(fā)表論文200余篇,授權國家發(fā)明專利30余項,其中7項實現(xiàn)專利技術轉讓,軟件著作權3項,相關成果獲教育部自然科學一等獎、陜西省科學技術一等獎、中國圖象圖形學學會自然科學獎二等獎、中國人工智能學會優(yōu)秀博士學位論文、陜西省優(yōu)秀博士學位論文獎等榮譽。主持國家自然科學基金優(yōu)秀青年基金、聯(lián)合基金重點、面上、青年項目科技創(chuàng)新2030-“新一代人工智能“重大項目子課題,裝備預研-教育部聯(lián)合基金青年人才項目等。擔任國際期刊《Visual Computer》的副主編(Associate-Editor.in-Chief)及Neural Networks編委等。
(核稿:雷濤 編輯:劉倩)