【對抗假新聞】研究員發現新武器 偵測換面DeepFake技術

科技 12:00 2020/10/10

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最近一篇學術界論文就提到,有方法可以準確辨認出經過DeepFake造手腳影片。

人工智能(AI)技術持續進化,本應用於人臉辨析等方便人們工作、生活,奈何不少不懷好意的科技專才就用到錯誤地方,是以DeepFake技術,已經用於不少假新聞甚至製作色情影片當中。

但最近一篇學術界論文就提到,有方法可以準確辨認出經過DeepFake造手腳影片。根據台灣科技新報報導,一篇刊登在 IEEE PAMI (模式分析與機器智能彙刊)上的論文稱,可以通過辨識臉部因心跳血流產生的微弱變化,辨識出影片採用的是哪種DeepFake演算法。

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論文指出,血管遍布人體全身,包括臉上。比如在睡覺的時候,你可能會感覺到臉部血液流動產生的輕微「跳動」感。隨著心跳導致的血液流動,人體皮膚也會出現區域性顏色變化。常見的脈搏血氧儀,其工作方式其實就是辨識這種變化(學名叫做光體積變化描記圖法 Photoplethysmography,簡稱 PPG)。

因心跳產生的皮膚顏色變化,在人臉上同樣會出現,只是極其微弱,對肉眼不可見,在影片裡就更難看出來了。不過對影片進行特定處理,增強顏色變化的效果,肉眼就可以很明顯地觀察出來。

其實現時的Apple Watch 和一大堆血氧儀都採用這種方法,它的準確率和心電圖基本吻合。3位分別來自紐約州立大學賓漢頓分校和英特爾公司的研究人員,在論文中提出一個重要的主張:無論是在空間維度還是時間維度上,DeepFake的假人臉都無法還原這種因血液流動造成的微弱變化。

FakeCatcher的準確率能夠超過90%,更厲害的是,FakeCatcher不但能認出影片的真假,還能準確辨識出假影片用的是哪種 DeepFake演算法。

DeepFake的假人臉,體現不了這種微弱變化,在大量測試後,研究人員發現:DeepFake影片裡的人臉,讀取到的PPG信號是不穩定的。如果對DeepFake影片進行增強,會發現血流變化產生的顏色變化在人臉上顯示非常不自然,變化的頻率也完全不像真的心跳。這種方法成為FakeCatcher。

在Face Forensics++、CelebDF等常用的假臉數據集上,FakeCatcher的準確率能夠超過90%。更厲害的是,FakeCatcher不但能認出影片的真假,還能準確辨識出假影片用的是哪種 DeepFake演算法,因為每種演算法的殘差效果雜訊都有明顯的特徵。研究人員透露,他們在DeepFakes、Face2Face、FaceSwap和NeuralTex 4種主流演算法上的辨識準確率整體超過了93%。

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責任編輯:李彥煒

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