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allbet欧博app:DeepFake天敌泛起:用血氧仪原理识别假脸,准确率高达97%

admin2020-10-0822

美食流申请:继续买买买?爆利物浦锁定两战将,锋线再迎升级

在用洛夫伦的转会费换来左边卫齐米卡斯后,利物浦的引援便陷入了停滞。直至英超首轮,利物浦在主场险些被升班马利兹联爆冷后,卫冕冠军才如梦初醒,闪电买来了传闻已久的蒂亚戈和锋线大将若塔,算是补强了阵容。正……

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,比如说炮制色情影片或者虚伪新闻等。

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 Photoplethysmography, 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:

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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:

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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。

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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。

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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%。

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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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