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Deepfake视频:如何检测它们?

2019-09-07 10:02:08 来源:环球网
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Deepfake视频:如何检测它们?

随着WhatsApp,Facebook和Twitter继续采取严厉的措施来防止虚假新闻的传播,另一种形式的错误信息正在从大众中获得吸引力 - 变形视频被称为“深度伪造”。

这些非常逼真的面部交换剪辑可以让人 - 无论是名人还是政治家 - 说或做任何事情,而不会让真实的个人知道发生了什么,直到为时已晚。 这些技术背后的技术依赖于深度神经网络,这是一种机器学习技术,可以从源头学习产生目标的虚假视频。

作为模仿过程的一部分,神经网络跟踪源面的运动,包括他们的说话方式,并将这些特征应用于目标个体的面部图像。 生成的剪辑显示目标人员正在做或准确说明来源的作用。

2017年11月出现了第一次深度伪造,随后几个月,许多人使用相同的技术使用流行的面孔制作模仿和色情内容。

在深度伪造之前,人们可以很容易地在互联网上找到变形的名人或政客视频。 但是,这些特定的剪辑是如此逼真,你甚至不会注意到一个标志,表明视频是否是假的。 这就是为什么许多人认为可以利用相同的技术作为在2018年中期竞选季节期间传播错误信息的一种方式。

虽然没有具体的方法来解决这个问题并确定一个100%准确的变形视频但奥尔巴尼大学计算机视觉和机器学习实验室主任Siwei 和他的团队找到了一个临时解决方案 - 一个简单的解决方案至少在技术进步之前可能会使用的技术。

检测Deepfakes

正如Lyu所描述的那样,这个想法围绕着发现视频中的主体眨眼他或她的眼睛的频率。 在正常情况下,健康的成年人会在2到10秒之间眨眼,每次眨眼可以持续大约十分之一到十分之四秒。 如果视频是真实的,这正是人们所看到的。

但是,如果剪辑变形,则眨眼率可能不正常或根本不存在。 根据的贡献作者Lyu的说法,其背后的原因是大多数的深度视频是通过训练神经网络来创建的,其中包含了目标个体的大量脸部图像。

在名人和政治家的情况下,大多数图像都来自互联网,在那里几乎没有任何镜头可以显示有关人员闭着眼睛。 出版商大多分享主题睁着眼睛的图像。

这会影响输入神经网络的数据集,并可能导致不同的闪烁率或根本不闪烁。 Lyu将正常的闪烁范围与假视频中的闪烁范围进行了比较,发现受试者的眨眼次数远远少于真实的同行。

Lyu及其同事甚至开发了来检测眨眼。 系统逐帧分析给定的视频,以查找其中的面部以及它们的眼睛是打开还是关闭。 该方法已经取得了很好的效果,检出率超过95%。 然而,随着技术的进步,制作深陷技术的人们可以找到解决问题的方法,并且能够更好地制作更多变形视频。


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责任编辑:墨版锰 CN037

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