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“换脸”技术如何实现的，有哪些风险？

最近网上疯传一款名叫“ZAO”的换脸软件，可以通过AI技术进行随意换脸，想变成什么样就能变成什么样。但在9月4号，这款软件被工信部约谈，认为其用户隐私协议不规范，存在数据泄露风险等网络数据安全问题。那么“换脸”技术如何实现的？有哪些风险？

三维人脸数据库的二维"换脸"

首选把源图构造成带纹理的人脸三维几何模型，经过适当变换，调整至与目标图相同的视角下，再进行“换脸”操作。“换脸”算法分为三个步骤。首先，对于两张人脸图片分别使用三维人脸数据库进行拟合与重建。其次，利用重建的参数进行“换脸”后面部图像的生成。最后，使用一些图像合成算法在轮廓边缘进行简单修复处理。

实际的“换脸”过程中，需要先将人脸与背景及头发分开。在此基础上，对两个人脸source和target分别应用二维人脸三维重建的方法，重建得到三维人脸M（source）和M(target)。将作用于P(target)作用于M（source）得到投影变换的图像I图像。I图像与M(target)在图像层面己经非常接近，但是可能会存在轮廊上的不匹配，后续使用一些简单的融合算法就完成变脸技术。

“换脸”技术风险

近几年，生物特征认证技术已经从研究阶段进入应用阶段，应用前景十分广阔。利用生物认证技术可以设计出电子商务安全的重要门卫，基于生物特征的认证技术的计算机网络身份认证系统。当用户需要访问系统时，首先需要将自己的生物特征信息通过系统的验证，从而获得访问系统的权限。

计算机网络身份认证系统需要联机实现生物特征信息的搜索与处理，可以快速方便实时地获得认证。这种技术在现代信息社会中的地位愈发重要，成为信息认证技术的一个重要发展方向。

生物认证系统自身的安全性和隐私性缺陷，使得其还不能满足一些强安全性的应用领域（如银行）的要求。生物特征的泄露，可能导致假冒生物个体、假冒生物特征、中间人攻击和伪造获取数据等方面的安全威胁。

而换脸app同样可以收集用户的生物特征，保存到数据库内。所以在当下法律还没有涉及到的领域，尽量保护好自己的脸，以免被不法分子利用，造成损失。　　

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