自拍偷在线精品自拍偷,亚洲欧美中文日韩v在线观看不卡

DeepFake換臉詐騙怎么破?讓他側(cè)個(gè)身

人工智能 新聞
實(shí)時(shí)的DeepFake都會(huì)面臨這樣一個(gè)問(wèn)題:需要將真實(shí)的遮擋物疊加到不真實(shí)的面部圖像上,一般稱這個(gè)操作為“遮罩”或“背景去除”。

本文經(jīng)AI新媒體量子位(公眾號(hào)ID:QbitAI)授權(quán)轉(zhuǎn)載,轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系出處。

DeepFake被用到了電信詐騙里,該怎么破?

讓他轉(zhuǎn)過(guò)頭,看看他的側(cè)臉就好了。

圖片

DeepFake一直以來(lái)都存在著這樣一個(gè)漏洞:當(dāng)偽造的人臉完全側(cè)著(轉(zhuǎn)90°)時(shí),真實(shí)性就會(huì)急劇下降。

為什么會(huì)出現(xiàn)這樣的結(jié)果呢?

外網(wǎng)有這么一篇文章,解析了為什么在側(cè)臉的情況下,面部偽造的效果大打折扣。

圖片

側(cè)臉失真的原因

橫向限制

使用DeepFake換臉,當(dāng)人臉是側(cè)角度時(shí),真實(shí)性會(huì)急劇下降。

這是因?yàn)榇蠖鄶?shù)基于2D的面部對(duì)齊算法,視捕捉到側(cè)視圖的特征點(diǎn)數(shù)量?jī)H為主視圖的50%-60%。

以“Joint Multi-view Face Alignment in the Wild”中的Multi-view Hourglass面部對(duì)齊模型為例。

通過(guò)從面部識(shí)別特征點(diǎn),以此為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型。

從圖中可以看出,正面對(duì)齊時(shí)識(shí)別到68個(gè)特征點(diǎn)數(shù)量,而在側(cè)面對(duì)齊時(shí),僅僅識(shí)別到39個(gè)特征點(diǎn)數(shù)量。

圖片

側(cè)面輪廓視圖隱藏了50%特征點(diǎn),這不僅會(huì)妨礙識(shí)別,還會(huì)干擾訓(xùn)練的準(zhǔn)確性以及后續(xù)人臉的合成。

DeepFake專家Siwei Lyu博士表示:

對(duì)于當(dāng)前的DeepFake技術(shù)來(lái)說(shuō),側(cè)臉確實(shí)是一個(gè)大問(wèn)題。面部對(duì)齊網(wǎng)絡(luò)(facial alignment network)對(duì)于正面效果非常好,但對(duì)于側(cè)面效果不太好。

這些算法有一個(gè)基本的限制:如果你只覆蓋你的臉的一部分,對(duì)齊機(jī)制就可以很好地工作,并且在這種情況下非常強(qiáng)大,但是當(dāng)你轉(zhuǎn)身時(shí),超過(guò)一半的特征點(diǎn)丟失了。

普通人影像資料“沙漠”

換臉要達(dá)到比較逼真的效果,還得經(jīng)過(guò)大量的訓(xùn)練,這意味著需要有足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

外網(wǎng)就有人通過(guò)訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù),將杰瑞·宋飛人臉替換到到《低俗小說(shuō)》(1994) 中的場(chǎng)景中。

獲得的側(cè)臉圖像也很難看出破綻:

圖片

但是達(dá)到如此逼真的效果,是經(jīng)過(guò)了大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,在上述這個(gè)例子中,電視節(jié)目“Seinfeld”就為此次訓(xùn)練提供了長(zhǎng)達(dá)66個(gè)小時(shí)的可用鏡頭。

而相比之下,除了電影演員之外,普通人的影像資料都少之又少,并且在平時(shí)拍照記錄時(shí),很少有人會(huì)記錄完全呈90°的側(cè)臉照。

因此,通過(guò)DeepFake偽造的人臉很輕易就在側(cè)臉時(shí)露出破綻。

也有網(wǎng)友在Hacker News上調(diào)侃道:

最近去一家不知名的銀行辦了張卡,竟然需要我的側(cè)身照,當(dāng)時(shí)我還很疑惑,現(xiàn)在我終于知道為什么了。

圖片

用手在面前晃動(dòng)也可以識(shí)別偽造的臉

視頻通話時(shí)判斷對(duì)方是不是DeepFake偽造的,除了通過(guò)側(cè)臉判斷,還有一個(gè)小方法:用手在面前晃動(dòng)。

如果是偽造的人臉,手與臉部圖像的疊加可能會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)亂,并且手在晃動(dòng)過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)延遲現(xiàn)象。

圖片

△在換臉寡姐和X教授時(shí),手和面部疊加發(fā)生錯(cuò)亂

實(shí)時(shí)的DeepFake都會(huì)面臨這樣一個(gè)問(wèn)題:需要將真實(shí)的遮擋物疊加到不真實(shí)的面部圖像上,一般稱這個(gè)操作為“遮罩”或“背景去除”。

并且,實(shí)時(shí)DeepFake模型需要能夠根據(jù)要求隨意執(zhí)行摳圖,達(dá)到可令人信服的水平。

但往往也會(huì)有很多混淆的遮擋物來(lái)影響“摳圖”的過(guò)程,比如說(shuō)具有人臉特征的遮擋物會(huì)給模型造成“困擾”,使其“摳圖”過(guò)程很難進(jìn)行。

用手在偽造的臉前晃動(dòng),遮擋物的快速移動(dòng)會(huì)給“摳圖”帶來(lái)很大的困難,從而造成很大的延遲,并且會(huì)影響疊加的質(zhì)量。

One More Thing

換臉?lè)缸锊⒉贿b遠(yuǎn),已經(jīng)有媒體報(bào)道過(guò)有嫌疑犯通過(guò)DeepFake換臉進(jìn)行IT工作的遠(yuǎn)程面試,以試圖侵入公司,獲取他們的客戶或財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),以及企業(yè)IT數(shù)據(jù)和專業(yè)信息等。

圖片

美國(guó)聯(lián)邦調(diào)查局(FBI)曾致函其互聯(lián)網(wǎng)犯罪投訴中心,稱收到過(guò)多起投訴,有人利用竊取的信息和深度偽造的視頻、語(yǔ)音申請(qǐng)遠(yuǎn)程技術(shù)工作。

在聯(lián)邦機(jī)構(gòu)5月份報(bào)告中描述的案例中,一些換臉嫌疑人通過(guò)幾層空殼公司進(jìn)行操作,這使得識(shí)別他們的身份變得更加困難。

責(zé)任編輯:張燕妮 來(lái)源: 量子位
相關(guān)推薦

2024-02-05 13:42:00

AI數(shù)據(jù)

2023-12-17 11:33:15

AI模型

2019-10-08 15:00:45

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

2020-01-07 14:14:57

AI 數(shù)據(jù)人工智能

2019-08-02 10:56:43

AI 數(shù)據(jù)人工智能

2020-06-04 16:35:39

軟件開(kāi)發(fā) GitHub

2022-03-09 09:45:06

AIMITDeepFake

2023-10-09 10:43:01

2020-06-30 14:08:57

算法模型deepfake

2019-05-15 10:23:58

AI人工智能視頻換臉技術(shù)

2021-04-25 15:02:27

AI 數(shù)據(jù)人工智能

2024-08-12 07:30:00

AI視頻

2020-03-18 13:21:50

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

2018-07-04 09:10:54

人工智能機(jī)器人側(cè)臉

2019-09-05 19:05:16

2023-05-30 11:04:10

AI 換臉技術(shù)人工智能

2019-07-09 08:44:00

DeepfakeGAN人工智能

2018-03-22 13:58:06

Python換臉程序

2023-05-26 00:19:07

照片模型個(gè)性化

2020-02-25 10:19:47

AI 數(shù)據(jù)人工智能
點(diǎn)贊
收藏

51CTO技術(shù)棧公眾號(hào)