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血氧儀原理測DeepFake技術 準確率高達90%

深度合成(DeepFake)技術發展愈漸成熟,現已能透過人工智能(AI) 讓影像模仿人類容貌及配音,有人卻利用此技術製作假新聞,甚至色情影片。一篇刊登於 IEEE PAMI (模式分析與機器智能彙刊)上的論文稱,可透過辨識臉部因心跳血流產生的變化,來分辨影片真偽及採用哪種深度合成(DeepFake)演算法。

根據論文,人體全身佈滿血管,包括臉上。隨著心跳引致的血液流動,皮膚會出現區域性顏色變化,而常見的脈搏血氧儀就是辨識這種變化。臉上的變化微弱,肉眼難以看見;除非增強影片顏色變化的效果,否則在影片中就更難以察覺。

經大量測試後,研究人員發現利用DeepFake製成的人臉未能體現血液流動的變化,讀取到不穩定的Photoplethysmography PPG)信號。FakeCatcher是一種辨別DeepFake的方法,研究人員增強DeepFake影片顏色變化,發現因血液流動而產生的顏色變化顯示得非常不自然,變化頻率亦不像真的心跳。

FakeCatcher能準確辨識影片的真假及用了哪種 DeepFake演算法。

FakeCatcher準確率高達93%,不但能分辨影片真偽,還能準確地辨析哪種DeepFake演算法,包括DeepFakes、Face2Face、FaceSwap和NeuralTex,因每種演算法的殘差效果雜訊都有明顯的特徵。

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