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提高人们对人工智能篡改视频危险性的认识

提高人们对人工智能篡改视频危险性的认识

作者:    来源:    发布时间:2019-08-27 14:00    

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上周在拉斯维加斯举行的黑帽网络安全会议上,民主党全国委员会试图通过展示DNC主席汤姆佩雷斯的深度视频,提高人们对人工智能篡改视频危险性的认识。Deepfakes是使用深度学习工具操纵的视频,用于将人的脸部叠加到其他人的视频上。

随着2020年总统大选即将来临,人们越来越关注对于民主进程造成的潜在威胁。6月,美国国会众议院情报常设委员会召开听证会,讨论解密和其他AI操纵媒体的威胁。但是对于科技公司是否准备好应对深度假设存在疑问。本月早些时候,众议院情报委员会主席,众议员亚当希夫表示担心谷歌,Facebook和Twitter没有明确的计划来处理这个问题。

人们越来越担心潜在的深度爆炸冲击,这刺激了一系列项目以及探测深度伪造和其他图像和视频篡改技术的努力。

不一致的眨眼

Deepfakes使用神经网络将目标人物的脸部覆盖在源视频中的演员身上。虽然神经网络可以很好地将一个人的脸部特征映射到另一个人的脸部,但他们对人脸的物理和自然特征没有任何了解。

这就是为什么他们可以通过产生不自然的现象来放弃自己。其中一个最着名的文物是不眨眼的眼睛。在生成深度伪造的神经网络可以完成它们的技巧之前,它们的创建者必须通过向他们展示示例来训练它们。在深度伪造的情况下,这些例子是目标人物的图像。由于训练中使用的大多数图片都有睁眼,因此神经网络往往会产生不会眨眼或以不自然的方式眨眼的深渊。

去年,奥尔巴尼大学的研究人员发表了一篇论文,探讨了一种在眨眼中发现这种不一致性的技术。有趣的是,该技术使用深度学习,与用于创建假视频的技术相同。研究人员发现,在眨眼视频上训练的神经网络可以定位视频中的眨眼片段,并检查帧的序列是否有不自然的运动。

然而,随着技术每天变得越来越先进,有人设法创造可以自然眨眼的深度闪光只是时间问题。

跟踪头部运动

最近,加州大学伯克利分校的研究人员开发了一种人工智能算法,可以根据更难以伪装的东西来检测面部交换的视频:头部和脸部的手势。每个人都有独特的头部动作和面部姿势。Deepfakes继承了演员的头部和脸部姿势,而不是目标人物。

在个人的头部和脸部姿势上训练的神经网络将能够标记包含不属于该人的头部姿势的视频。为了测试他们的模型,加州大学伯克利分校的研究人员在世界领导者的真实视频上训练神经网络。AI能够以92%的准确度检测到同一个人的深度视频。

头部运动检测提供了一种针对深度假动作的强大保护方法。但是,与眨眼检测器不同,您只需要对AI模型进行一次训练,头部运动检测器需要针对每个人进行单独训练。因此,虽然它适用于世界领导者和名人等公众人物,但它对于通用的深度检测不太理想。

像素不一致

当伪造者篡改图像或视频时,他们会尽力使其看起来真实。虽然用肉眼很难发现图像处理,但它留下了一些训练有素的深度学习算法可以检测到的伪像。

加州大学河滨分校的研究人员开发了一种AI模型,通过检查图像中包含的对象的边缘来检测篡改。人工插入图像或从图像中移除的对象边界处的像素包含特殊特征,例如不自然的平滑和羽化。

UCR研究人员在一个包含未经篡改和篡改图像的注释示例的大型数据集上训练他们的模型。神经网络能够收集共同的模式,这些模式定义了图像中被操纵和非操纵对象的边界之间的差异。当呈现新图像时,AI能够检测并突出显示被操纵的对象。

虽然研究人员在静止图像上测试了这种方法,但它也可以用于视频。Deepfakes本质上是一系列被操纵的图像帧,因此在对象面部边缘的那些单独的帧中存在相同的对象操作伪像。

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