◣AI换脸无法识别?这里有个方法

2019-02-11 14:30




首页 打开新的一页◆■■AI换脸无法识别?这里有个方法,人脸编辑技术的发展和广泛使用引起人们对隐私安全等的担忧,如 DeepFakes 可以实现视频换脸,且逼真程度很高,有时人类都无法分辨真伪。为此,本研究提出了一种检测人脸伪造图像的新方法以及包含来自 1000 个真实视频的 510,207 张图像和目标真值的数据集。本研究使用该数据集,采用额外的人脸区域特定领域知识,改善了人脸图像伪造检测的准确率。
现在,操纵视觉内容已经很普遍,也是数字社会中最重要的话题之一。比如,DeepFakes 展示了如何使用计算机图形学和视觉技术进行视频换脸,进而破坏别人的声誉。人脸是目前视觉内容操纵方法的主要兴趣点,这有很多原因。首先,人脸重建和追踪是计算机视觉中比较成熟的领域,而它正是这些编辑方法的基础。其次,人脸在人类沟通中起核心作用,因为人脸可以强调某个信息,甚至可以传达某个信息。目前的人脸操纵(facial manipulation)方法分为两类:面部表情操纵和面部身份操纵(见图 2)。最著名的面部表情操纵技术之一 Face2Face 来自于 Thies 等人 [48]。它可基于商用硬件,将一个人的面部表情实时迁移至另一个人。后续的研究(如《Synthesizing Obama: learning lip sync from audio》[45])能够基于音频输入序列使人脸动起来。《Bringing portraits to life》[8] 可以编辑图像中的面部表情。
图 2:人脸数字化的发展是现代人脸图像编辑工具的基础。这些编辑工具分为两类:身份修改和表情修改。除了使用 Photoshop 等工具手动编辑人脸以外,近年来出现了很多自动化方法。最著名、最广泛的身份编辑技术是换脸(face swapping)。这些技术流行的根源在于其轻量级特性,方便在手机上运行。facial reenactment 技术可以将源人脸的表情迁移到目标人脸,从而改变一个人的表情。
身份操纵是人脸伪造的第二大类。与改变表情不同,身份操纵方法将一个人的脸换到另一个人的面部。因此,这个类别又叫换脸。随着 Snapchat 等消费者级别应用的广泛使用,这类技术变得流行。DeepFakes 也可以换脸,但它使用了深度学习技术。尽管基于简单计算机图形学技术的换脸可以实时运行,但 DeepFakes 需要为每一个视频对进行训练,这非常耗时。
本研究展示了一种方法,可以自动、可靠地检测出此类人脸操纵,且性能大幅超过人类观察者。研究者利用深度学习的近期进展,即使用卷积神经网络(CNN)学习极强图像特征的能力。研究者以监督学习的方式训练了一个神经网络,可以解决人脸伪造检测的问题。为了以监督的方式学习并评估人类观察者的表现,研究者基于 Face2Face、FaceSwap 和 DeepFakes 生成了一个大规模人脸操纵数据集。
本文贡献如下:
使用特定领域知识的当前最先进人脸伪造检测技术。
新型人脸伪造图像数据集,包含来自 1000 个真实视频的 510,207 张图像和目标真值,以保证监督学习。
进行了用户调查,以评估所用人脸操纵方法的有效性,以及人类观察者在不同视频质量情况下检测伪造图像的能力。

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