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商汤科技的研究人员创建了一个基准来测试人脸伪造探测器
2020年01月18日 由 TGS 发表
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换脸是一种深度伪造，它提取现有媒体中人们的脸，并用其他人的特征代替，通常是利用人工智能和机器学习。它已经被MixBooth和SnapChat等应用推广开来，尽管其底层技术已经使复杂的图像编辑变得合理，但它们也引发了人们对潜在误用或滥用的担忧。不同的组织已经编译了操纵的媒体，来支持人脸交换检测方法的发展，但是到目前为止，发布的样本数量相对较少或者过于人工。为此，商汤科技Research的研究人员与新加坡南洋理工大学合作，设计了一种新的大规模人脸伪造检测基准——DeeperForensics-1.0。
据研究人员称，DeeperForensics-1.0版的所有视频都是经过精心挑选的，因此它们的质量和多样性都很好。从表面上看，它们比其他数据集更真实，更接近真实的检测场景，而且它们包含压缩、模糊和传输伪影等等不同的视频或图片，还包括野外发现的伪影。
为了构建DeeperForensics-1.0，研究人员收集了来自26个不同国家的100名付费男女演员的面部数据，他们的年龄从20岁到45岁不等，所有人都被要求在9种灯光条件下转过头来，自然地用53种以上的表情说话。他们通过一个人工智能框架来运行这些数据，该框架使用了1000个YouTube视频作为目标视频，其中100名演员的脸被交换到10个目标上。他们故意用35种不同的方式扭曲每个视频来模拟真实世界的场景，以期达到最好最完美的实验效果。为了评估DeeperForensics-1.0与其他公开数据集的质量，研究人员让100名计算机视觉专家对其中一部分视频的质量进行排序。他们报告称，与FaceForensics++、Celeb-DF和其他流行的Deepfake检测语料相比，DeeperForensics-1.0在真实性方面平均领先。
在未来的工作中，研究团队打算逐步深入取证领域，并与研究社区合作，确定人脸伪造检测方法的评估指标。
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