RecoverMark: Face Localization and Recovery

将人脸内容当水印嵌入背景，两阶段渐进训练 (CVPR 2026)

Overview

RecoverMark 提出一个颠覆性的水印思路：将人脸内容本身作为水印嵌入到背景区域。当面部区域被篡改或遮挡时，检测器可以从背景的水印嵌入中恢复出被隐藏的人脸。采用两阶段渐进训练策略，实现了显著的检测和恢复性能。

Key facts / claims

核心思路：
- 人脸内容即水印：不再嵌入无意义比特，而是直接将人脸的身份特征和纹理细节编码为水印信号
- 水印嵌入到背景：不干扰人脸区域，背景中隐藏的人脸水印作为备用信息源
- 两阶段渐进训练：
- Stage 1：水印编码器学习将人脸特征压缩编码到背景的频域/空间域
- Stage 2：解码器从被篡改图像中提取并恢复人脸，冻结编码器联合优化

检测性能：
- F1 Score 0.855 vs 次优方法 0.105——绝对领先
- 在面部替换、局部擦除、Deepfake 篡改等场景下精确定位篡改区域

恢复性能：
- 恢复 PSNR > 22 dB：从背景水印中重建被遮挡/替换的人脸
- 恢复的人脸保持身份特征和基本纹理

技术贡献

内容即水印：颠覆传统"嵌入无关比特"的水印范式
两阶段渐进训练：解决编码-恢复联合训练的收敛困难
检测+恢复双功能：既定位篡改又能恢复原始内容

应用场景

AI 换脸防御（检测 + 恢复原始人脸）
视频会议/身份认证的安全性增强
数字法证：从篡改媒体中恢复原始证据

lidmark — LIDMark 统一检测/定位/溯源
tiacam — TIACam 翻拍鲁棒零水印
3d-watermarking-overview — 数字水印技术总览

Sources