文献综述
1.1 选题的背景、目的和意义 1.1.1 选题的背景 面部和声音特征是人的两种自然特征，在社交或者实际生活中，人与人的相互识别以及信息交流与确认都是建立在交流对象的特征被确定的前提下进行的。
而近年来，随着计算机视觉技术、自然语言处理技术和硬件基础的不断完善，人们对各个人工智能的应用已经不在停留于某一特定的领域，而是开始将视觉技术和自然语言技术等AI技术糅合在一起。
形成了数字人、智能传感、虚拟现实、深度伪造等应用。
而深度伪造技术也逐渐成为今年来的热门技术。
同时深度伪造又包括视频伪造、声音伪造、文本伪造等。
人脸变换技术是Deepfake（深度伪造）的一种应用，又称视觉深度伪造。
人脸变换技术是由深度机器学习和假照片组合而成的本质是一种深度学习模型在图像合成、替换领域的技术框架，属于深度图像生成模型的一次成功应用。
基于这种技术的深度伪造和防御是人工智能安全领域中的热点问题。
涉及到了政治、隐私、伦理等领域。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
