“眼见为实”不管用了?这个巧妙算法可帮助发现伪造视频

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对于未经过特殊训练的人来说,这么 分辨出高度假视频(Deepfake),原因它们原因非常逼真。无论是作为三种生活新型的“调侃”方法,还是用于一些目的,描述亲戚亲戚朋友 从未做过或说过事情的虚假视频都在 对“眼见为实”这一 长期理念的根本威胁。

大多数高度假视频是通过向计算机算法显示某另一方的一些图像,或者让它使用其所看多的信息生成新的人脸图像。并肩,有有哪些人的声音也是合成的,一些看起来和听起来都像是这一 人说了一些新东西。

▲图1:Facebook首席执行官马克·扎克伯格的伪造视频

我(本文作者,纽约州立大学奥尔巴尼分校计算机视觉和机器学习实验室主任Siwei Lyu)的研究小组早期的一些工作,让亲戚亲戚朋友 不不 检测出不包括人眼正常眨眼次数的高度假视频,但最新一代的高度假视频技术原因适应了这一 趋势,或者亲戚亲戚朋友 的研究继续推进。

现在,亲戚亲戚朋友 的研究都都都可不能能通过仔细观察特定帧的像素来识别视频的真伪。更进一步,亲戚亲戚朋友 还推出了积极的方法,以保护另一方不成为高度假视频的受害者。

发现不足:在最近的两篇研究论文中,亲戚亲戚朋友 描述了检测有不足高度假视频的方法,而有有哪些不足是伪造者无法轻易修复的。

当高度假视频合成算法生成新的面部表情时,新图像不不时不时能与人的头部位置、光照条件或到摄像头的距离完美匹配。为了使有有哪些假脸融入付近环境,都要对它们进行几何变形——旋转、调整大小或以一些方法进行扭曲。这一 过程在生成的图像中会留下数字痕迹。

亲戚亲戚朋友 原因注意到,一些高度假视频有很明显的数字痕迹。有有哪些痕迹都都都可不能能让照片看起来明显经过了修改,比如模糊的边框和人为修订的光滑皮肤。更细微的改变仍然会留下证据,亲戚亲戚朋友 原因教会了三种生活算法来检测它,即使人眼看找不到区别。

原因高度假视频中有 另一方这么 直视摄像头,有有哪些伪影就会占据 变化。拍摄真人的视频显示亲戚亲戚朋友 的脸会在三维空间中移动,但高度假视频的算法还只有在三维空间中伪造人脸。相反,它们会生成一张常规的二维人脸图像,或者尝试旋转、调整和扭曲该图像,使其符合亲戚亲戚朋友 然后看多的方向。

类事算法还这么 很好地做到这一 点,这就为发现它们提供了原因。亲戚亲戚朋友 设计了三种生活算法来计算人的鼻子在图像中的指向,它还都都都可不能能通过人脸轮廓计算出头部指向的方向。在一两个真实的人的头部视频中,有有哪些应该是都都都可不能能预见的。然而,在高度假视频中,它们往往是错位的。

▲图2:当电脑把尼古拉斯·凯奇(Nicolas Cage)的脸插进埃隆·马斯克(Elon Musk)的转过身时,它原因无法将脸和头正确对齐

检测高度假视频:从技术上说,检测高度假视频的科学就像军备竞赛,原因伪造者们也在不断改进另一方的技术,一些亲戚亲戚朋友 的研究时不时要努力跟上,甚至都要保持超前。

原因三种生活生活方法都都都可不能能影响创建高度假视频的算法,使它们的效果变得更差,这将使亲戚亲戚朋友 更好地检测伪造视频。我的团队最近找到了三种生活方法来实现这一 目标。

▲图3:左侧图片中,在亲戚亲戚朋友 出理 然后很容易在图像中检测到人脸。在里面图片中,亲戚亲戚朋友 加带了些干扰,使算法不不 检测到另一方脸,但只有检测到真实的人脸。右边图像中,亲戚亲戚朋友 修改了图像,增强了50倍使其可见

人脸图像库是由算法组合而成的,有有哪些算法出理 数千张在线照片和视频,并使用机器学习来检测和提取人脸。计算机原因会查看一张班级照片,发现所有学生和老师的面孔,或者将有有哪些面孔加带到库中。当生成的库中有 血块高质量的人脸图像时,生成的高度假视频更有原因成功地欺骗过用户。

亲戚亲戚朋友 发现了三种生活方法,都都都可不能能在人眼看只有的数码照片或视频中加带特殊设计的噪音,但却都都都可不能能欺骗人脸检测算法。它都都都可不能能隐藏人脸探测器用来定位人脸的像素模式,并创建一些假信号,表明在这么 人脸的地方有一张脸,比如某块背景或某人衣服的正方形。

原因真脸更少,非真脸更多,训练数据受到“污染”,高度伪造视频算法生成假脸的能力就越差。这不仅更快了制作高度假视频的过程,或者使生成的高度假视频暗藏更大不足,更容易检测出来。

当亲戚亲戚朋友 开发这一 算法时,亲戚亲戚朋友 希望不不 将它应用到任何人上传到社交媒体或一些在线站点的任何图像上。在上传过程中,亲戚亲戚朋友 原因会被问到:“你想保护视频或图像中的人脸不被用于高度伪造吗?”原因用户选则‘是’,这么 该算法都都都可不能能加带数字噪音,让亲戚亲戚朋友 依然能在网上看多人脸,但并肩不不 将其有效地隐藏起来,不不算法试图模仿它们。