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你用Deepfakes给小电影换个脸人脸识别AI也看不出来:95%萌混过关

发布时间:2019-05-15 浏览次数:

  然后,依据视频的折柳率分为高清 (HQ,128x128) 和低清 (LQ,64x64) ,就有了620段换脸视频 (不知为何少了20段)。

  但那些依然用上了算法、或是用上了FakeApp傻瓜操纵的人们,依旧可能持续享用,也或许用本身的办法持续传达Deepfakes。或者,舒服开荒新的换脸技巧。

  比照一下,只投喂自然视频的时分,两个模子的误识率区分是0.00%和0.03%。可正在投喂换脸视频之后,AI就被重要诱惑了。

  旧年12月,一位用户名为deepfakes的巨人,把一段AI加工的幼影戏传上Reddit,本来行为片的女主角,换成了奇妙女侠。没过多久,同名算法也开源了。

  侦察圭臬是误识率(FAR) ,指的是两段视频里的人物差别、却被AI判别为同人的概率 (越低越好) 。

  而为高清视频换脸,大凡比低清视频更难识别。而换脸本事日眉月异,以后的Deepfake视频,AI或许就更难察觉了。

  从数据集里选出了16对(32位) 长贯串近的主人公,把一个别 (A) 的脸部特点,用GAN换给同组的另一个别 (B) 。

  肖像权当然阻挡进击,但假如好像的本事只是自用而不传达,有Deepfakes的寰宇也可能很俊美。

  第一步,给AI看没有换过脸的原始视频,盘算出一个判别用的阈值(Threshold) 。后面的测试里,假如置信分高于阈值,AI就判别为同人。

  磋估客员加工了公然的VidTIMIT视频数据集。VidTIMIT内中,每个主人公都有10段视频。

  IQM+SVM,高清测试的EER惟有8.97%,低清测试的EER惟有3.33%。如许看来,见效的依旧是基于图像的算法。

  给300多段视频换脸,然后测试了两套进步的人脸识别编造:一个基于VGG,一个基于Facenet。

  固然,Reddit筹议版不正在了,GitHub开源代码没有了,PornHub也通盘铲除了用Deepfakes算法做的视频;