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一种识别计算机生成的人脸的方法

更新时间:2021-09-15 12:00:18

来自纽约州立大学奥尔巴尼、纽约州立大学水牛城分校和KEA医学院的一小队研究人员发现了计算机生成的面孔的一个常见缺陷,它们可以被识别出来。该小组撰写了一篇论文,描述了他们的发现,并将其上传到arXiv预印本服务器。

在过去的几年里,deepfake图片和视频一直出现在新闻中,因为业余爱好者和专业编辑都制作了一些图片和视频,描述人们做了他们从未真正做过的事情。报道较少但相关的是,越来越多的人使用计算机生成的图像,这些图像看起来像人,但实际上从未存在过。这类图片是使用生成性对手网络(GAN)创建的,据报道,这些图片已经开始出现在虚假的社交媒体用户档案上,从而允许猫钓和其他类型的活动。

GANs是一种深度学习技术——对图像进行神经网络训练,以了解人类头部和面部的样子。然后他们可以从头开始生成新的面。输出可以被认为是网络研究的所有人的平均外观。生成的人脸然后被发送到另一个神经网络,试图确定它是真的还是假的。那些被认为是伪造的将被发回修改。这一过程持续了几次迭代,生成的图像越来越接近真实感。在某种程度上,它们被认为已经完成了。当然,正如这项新研究报告的研究人员所说,这种处理并不完美。通过使用他们编写的软件,他们发现许多GANs往往会产生不太圆的瞳孔,他们注意到,这些瞳孔可以用作计算机生成人脸的标记。

研究人员注意到,在许多情况下,用户可以简单地放大他们怀疑可能不是真实的人的眼睛,以发现瞳孔不规则。他们还指出,编写软件以发现此类错误并让社交媒体网站使用它删除此类内容并不困难。不幸的是,他们还注意到,现在这种不规则现象已经被发现,制作假照片的人可以简单地添加一个特征来确保学生的圆度。

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