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這個神經網絡大發網打假

眼見為實,直到技術嶄露頭角並為我們提供了功能強大且價格便宜的照片編輯工具。現在,將一個人的面部表情映射到另一個人的面部表情的逼真的視頻(稱為Deepfake),提供了強大的政治武器。

但是,無論是肖像上的皺紋的良性平滑處理,還是使視頻看起來像政客所說的令人反感的視頻,所有照片編輯都為找到合適的工具留下了痕跡。

由加利福尼亞大學河濱分校的阿米特·羅伊·喬杜里(Amit Roy-Chowdhury)的視頻計算小組領導的研究開發了一種深度神經網絡體系結構,該體系結構可以高精度地識別像素級的操縱圖像。羅伊·喬杜里(Roy-Chowdhury)是電氣和計算機工程教授,美國布恩斯家庭學院院士娛樂城賺錢 Marlan and Rosemary Bourns工程學院。

人工智能研究人員將深度神經網絡稱為經過訓練以執行特定任務的計算機系統,在這種情況下,計算機系統可以識別變化的圖像。這些網絡發發網獸皮被組織在相連的層中; “體系結構”是指層數和它們之間的連接結構。

圖像中玩運彩的對象具有邊界,並且每當將對象插入圖像或從圖像中刪除對象時,其邊界將自然具有與圖像中的對象邊界不同的質量。例如,具有良好Photoshop技能的人將盡力通過平滑這些邊界來使插入的對像看起來盡可能自然。

儘管這可能會使肉眼矇昧,但是當逐像素檢查時,插入對象的邊大樂透端午加碼界是不同的。例如,它們通常比自然物體光滑。通過檢測插入和移除對象的邊界,計算機應該能夠識別出更改後的圖像。

研究人員在較大範圍內標記了非操縱圖像和操縱圖像邊界區域中的相關像素。淘金娛樂城 照片數據集。目的是教授神經網絡有關照片的受控區域和自然區域的常識。他們用一組從未見過的圖像對神經網絡進行了測試,並在大多數時間檢測到了變化的圖像。它甚至發現了被操縱的區域。

“我們對系統進行了訓練,以區分操縱圖像和未操縱圖像,現在,如果您給它提供新圖像,它就可以提供該圖像是否受到操縱的可能性,並可以定位發生操縱的圖像區域,羅伊·喬杜里說。

研究人員目前正在研究靜止圖像,但他們指出這也可以幫助他們檢測Deepfake視頻。

Roy-Chowdhury說:“如果您能理解靜止圖像的特性,那麼在視頻中,基本上就是將靜止圖像一個接一個地放置在一起。” “更根本的挑戰可能是弄清楚視頻中的幀是否被操縱。”

即使是單個操縱的框架也會升起紅旗。但是羅伊·喬杜里(Roy-Chowdhury)認為妞妞一直輸我們仍然娛樂城體驗金要使自動化工具能夠在野外檢測到Deepfake視頻,還有很長的路要走。

羅伊·喬杜里說:“這是一個具有挑戰性的問題。” “這是一種貓捉老鼠的遊戲。整個網絡安全領域都在某種程度上試圖尋找更好的防禦機制,但隨後攻擊者也會找到更好的機制。”

他說,在不久的將來可能無法實現全自動的Deepfake檢測。

“如果您想查看互聯網上的所有內容,那麼人類一方面無法做到這一點,而自動化系統則可能無法可靠地做到這一點。因此,必須將兩者結合起來。” -喬杜里說。

深度神經網絡體系結構可以生成可疑視頻和圖像列表,以供人們查看。自動化工具可以減少人們的數據量金合發娛樂城ke Facebook內容管理員-必須進行篩選以確定圖像是否已被操縱。

為此,工具就在附近。

Roy-Chowdhury說:“這可能是這些技術在很短的時間內(可能在幾年內)做出的貢獻。”

參考文獻:Bappy,J.H.,Simons,C.,Nataraj,L.,Manjunath,B.S.,&Roy-Chowdhury,A.K.(2019)。用於圖像偽造檢測的混合LSTM和編碼器-解碼器體系結構。 IEEE Transactions on Image Processing,28(7),3286-3300。 https://doi.org/10.1109/TIP.2019.2895466

Mazaheri,G.,Chowdhury Mithun,N.,Bappy,J.H.,&Roy-Chowdhury,A.K.(2019)。一種用於圖像處理本地化的跳過連接體系結構。 119–129。取自http://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2019/html/Media_Forensics/Mazaheri_A_Skip_Connection_Architecture_for_Localization_of_Image_Manipulations_CVPRW_2019_paper.html

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