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DeepFake 已经不再是只有少数科研人员掌握的手艺了,它被越来越多怀有不良念头的人,应用到现实生活的方方面面中,引发不必要的误解,比如说炮制 *** 或者虚伪新闻等。
最近,一篇刊登在 IEEE PAMI(模式剖析与机械智能汇刊)上的论文称,有新的方式能够准确识别 DeepFake 视频,甚至能以很高的准确率,识别出视频接纳的是哪种 DeepFake 算法。
这篇论文有意思之处,在于它的思绪独出机杼:识别人脸面部因心跳血流发生的微弱转变。
血管遍布人体全身,包罗脸上。比如在睡觉的时刻,你可能会感觉到面部血液流动发生的稍微“跳动”感。
随着心跳导致的血液流动,人体皮肤也会泛起区域性颜色转变。常见的脉搏血氧仪,其工作方式实在就是识别这种转变。(学名叫做光体积转变描记法 Photoplethy *** ography, 简称 PPG。后面还会提到这个词。)
因心跳发生的皮肤颜色转变,在人脸上同样会泛起,只是极其微弱,对肉眼不能见,在视频里就更难看出来了。不外对视频举行特定处置,增强颜色转变的效果,肉眼就可以很显著地观察出来了:
你可能想问:这种方式识别心跳准确吗?固然准了,Apple Watch 和一大堆血氧仪都接纳的这种方式。它的准确率和心电图基本吻合,如下图所示:
三位划分来自纽约州立大学宾汉顿分校和英特尔公司的研究人员,在这篇新论文里提出了一个主要的主张:无论是在空间维度照样时间维度上,DeepFake 的假人脸都无法还原这种因血液流动造成的微弱转变。
空间维度就是面部区域,时间维度就是心跳频率。DeepFake 的假人脸,不是体现不了这种微弱转变。在举行大量测试后,研究人员发现:DeepFake 视频里的人脸,读取到的 PPG 信号是不稳定的。
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这句话的意思是:若是你对 DeepFake 视频举行增强,会发现血流转变发生的颜色转变在人脸上显示异常不自然,转变的频率也完全不像真的心跳。
从下图中你可以看的更清晰:四种 DeepFake 算法天生的视频,发生的 PPG 信号都有许多“杂讯”,而真实视频的“杂讯”很少。
基于这个主张,研究人员设计了一套基于卷积神经网络的模子,命名为FakeCatcher。
FakeCatcher从差别的 DeepFake 视频中提取 1)要害的人脸区域 2)读取 PPG 信号,将两者组合成一个时空模块(称为一个 PPG 元素)。再对 PPG 元素举行学习,最终就可以给出谜底了。
在 Face Forensics++、CelebDF 等常用的假脸数据集上,Fake Catcher 的准确率能够跨越90%。
更厉害的是,FakeCatcher 不光能认出视频的真假,还能准确识别出假视频用的是哪种 DeepFake 算法――这是由于每种算法的残差效果的杂讯都有足够显著的特种。研究人员透露,他们在 DeepFakes、Face2Face、FaceSwap 和 NeuralTex 四种主流算法上的识别准确率整体跨越了93%。
研究人员以为,这篇论文中提出的 PPG 信号识别思绪,对于 DeepFake 的识别和侦测能够开启一个全新的偏向。
接下来,他们计划训练一个更庞大的模子,同时对真实视频和 DeepFake 视频的 PPG 信号举行训练。
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