问题:这些人谁是假的?答案:所有的。资料来源:www.thispersondoesnotexist.com和布法罗大学

 

布法罗大学(University at Buffalo)的深度假定位工具对人像照片的准确率高达94%。

 

布法罗大学(University at Buffalo)的计算机科学家开发了一种工具，可以通过分析眼睛的光反射自动识别深度造假照片。

 

今年6月在加拿大多伦多举行的IEEE声学、语音和信号处理国际会议上，一篇论文描述了实验结果，证明该工具对类似肖像的照片的有效性达94%。

 

“角膜几乎就像一个完美的半圆形，而且具有很强的反射性，”该论文的第一作者、纽约州立大学计算机科学与工程系帝国创新教授吕思伟博士说。“因此，任何从这些光源发出的光进入眼睛的东西，都会在角膜上成像。

 

“两只眼睛的反射模式应该非常相似，因为它们看到的是相同的东西。当我们看着一张脸时，我们通常不会注意到这一点，”曾在国会作证的多媒体和数字取证专家吕说。

 

这篇论文，“用不一致的角膜高光照射暴露gan生成的脸”，可以在开放存取库arXiv上找到。天富平台怎么样？

 

共同作者是布法罗大学计算机科学三年级博士生、媒体法医实验室研究助理胡舒，以及布法罗大学前高级研究科学家、现任中国海洋大学人工智能中心讲师的李月珍博士。

 

工具绘制脸部，检查眼睛的细微差别

 

当我们看某样东西的时候，我们所看到的影像会反映在我们的眼睛里。在真实的照片或视频中，眼睛上的反射通常会呈现出相同的形状和颜色。

 

然而，大多数由人工智能生成的图像——包括生成对手网络(GAN)图像——都不能准确或持续地做到这一点，可能是因为许多照片结合在一起生成了假图像。天富平台怎么样？

 

Lyu的工具利用了这一缺点，通过发现深度假图像眼睛中反射光的微小偏差。

 

为了进行实验，研究小组从Flickr faces - hq获取了真实的图像，以及从www.thispersondoesnotexist.com获取的假图像。www.thispersondoesnotexist.com是一个人工智能生成的人脸库，看起来很逼真，但实际上是假的。所有的图像都是像肖像一样的(真实的人和假的人在良好的光线下直视相机)，1024 * 1024像素。

 

该工具的工作原理是绘制出每个面。然后它检查眼睛，接着是眼球，最后是每个眼球反射的光线。它以令人难以置信的细节比较了形状、光强度和反射光的其他特征的潜在差异。

 

“深度造假-o-meter”以及打击深度造假的承诺

 

尽管前景广阔，但吕的技术仍有局限性。

 

首先，你需要一个反射光源。此外，眼睛不匹配的光线反射可以在编辑图像时固定下来。此外，该技术只观察眼睛中反射的单个像素，而不是眼睛的形状、眼睛内的形状或眼睛反射的性质。

 

最后，该技术比较两只眼睛的反射。如果被试少了一只眼睛，或者眼睛不可见，这项技术就失败了。

 

Lyu已经研究机器学习和计算机视觉项目20多年了，他之前证明了深度造假视频的眨眼频率往往不一致或根本不存在。

 

除了在国会作证外，他还在2020年协助Facebook发起深度造假检测全球挑战(deepfake detection global challenge)，并帮助创建了“深度造假-测量仪”(deepfake -o-meter)，这是一种在线资源，帮助普通人测试他们看过的视频是否真的是深度造假。

 

他说，识别深度造假越来越重要，尤其是考虑到在这个充满种族和性别相关紧张局势和虚假信息(尤其是暴力)危险的超党派世界。

 

“不幸的是，很多这类虚假视频都是出于色情目的制作的，这给受害者造成了很大的心理伤害，”吕说。“还有潜在的政治影响，显示政客说了一些不该说的话或做了一些事的假视频。那就糟糕了。”