[Работа с видео, Машинное обучение] Исследователи предлагают обнаруживать дипфейки с заменой лиц при помощи особенностей циркуляции крови
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Исследователи из Бингемтонского университета совместно с сотрудником компании Intel разработали методику, которая позволяет определять дипфейки с заменой лиц. Метод работает на основе невидимых для глаза изменений цвета кожи, обусловленных кровообращением.Свой метод Умур Айбарс Чифтчи, Лиджун Инь и Илке Демир описали в статье под названием «FakeCatcher: обнаружение искусственно созданных видео при помощи биологических сигналов». Они объясняют, что на настоящей видеосъёмке лица человека есть слабые изменения цвета, вызванные особенностями кровообращения. Такие изменения можно обнаружить на 32 точках с помощью фотоплетизмограммы (ППГ). ППГ позволяет регистрировать изменения кровяного потока с использованием источника инфракрасного или светового излучения и фоторезистора или фототранзистора. ППГ нередко используется для наблюдения за состоянием новорождённых без прикрепления каких-либо датчиков к их коже.Дипфейки не лишены таких изменений цвета кожи, вызванных кровообращением, но они не воссоздают их с высокой точностью. Исследователи из Бингемтонского университета и Intel обнаружили, что эти биологические сигналы на искусственно созданных видео несогласованны и нестабильны.Несоответствия в изменениях цвета лица, обнаруженные в дипфейках, предоставили исследователям основу для создания собственной системы глубокого обучения, которая получила название FakeCatcher. Данная система способна обнаруживать дипфейки с точностью более 90%. В экспериментах с собственными наборами видеоданных метод исследователей обнаруживал дипфейки с точностью 97,3%. Система также обнаруживала дипфейки из датасета FaceForensics ++ с точностью 93,4%.Ранее исследователи из Alibaba Group, Университета Кюсю, Технологического университета Наньян и Тяньцзиньского университета представили DeepRhythm, модель обнаружения дипфейков, которая также распознаёт изменения цвета лица, вызванные кровообращением. Обе группы исследователей заявляют, что в будущей работе хотят изучить способы объединения своих систем с существующими методами распознавания видео-дипфейков. Это позволило бы им найти более точные и надежные способы определения искусственных видео.В июне инженеры Disney Research представили нейросеть, которая заменяет лица на фотографиях и в видео. Замена осуществляется в полностью автоматизированном режиме. Дипфейк реалистично заменяет мимику и речь в соответствии с оригиналом. Замена лиц может стать высококачественным инструментом для студий визуальных эффектов, работающих над голливудскими блокбастерами. Возможно, систему будут использовать для реалистичной подделки видеозаписей в целях развлечения.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Машинное обучение] Более эффективное предварительное обучение NLP моделей с ELECTRA (перевод)
- [Natural Language Processing, Будущее здесь, Машинное обучение, Читальный зал] Технологии для проверки «Тотального диктанта»: что можно улучшить?
- [Искусственный интеллект, Машинное обучение] Инструмент AI распознает изображения жестокого обращения с детьми с точностью в 99% (перевод)
- [Искусственный интеллект, Машинное обучение] Что не хватает ИИ?
- [Работа с видео, API, Lua] OBS Studio Lua Скриптинг
- [Python, Node.JS, Машинное обучение] Machine learning in browser: ways to cook up a model
- [Машинное обучение, Социальные сети и сообщества, Natural Language Processing] Митап, полностью посвящённый распознаванию речи
- [Natural Language Processing, Алгоритмы, Изучение языков, Искусственный интеллект, Машинное обучение] ANYKS Spell-checker
- [Big Data, Искусственный интеллект, Машинное обучение] Временные сверточные сети – революция в мире временных рядов (перевод)
- [Машинное обучение, Конференции, Искусственный интеллект] Data Fest 2020 — полностью в Online уже завтра
Теги для поиска: #_rabota_s_video (Работа с видео), #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_dipfejki (дипфейки), #_obnaruzhenie_dipfejkov (обнаружение дипфейков), #_fakecatcher, #_rabota_s_video (
Работа с видео
), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 20:22
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
|
Исследователи из Бингемтонского университета совместно с сотрудником компании Intel разработали методику, которая позволяет определять дипфейки с заменой лиц. Метод работает на основе невидимых для глаза изменений цвета кожи, обусловленных кровообращением.Свой метод Умур Айбарс Чифтчи, Лиджун Инь и Илке Демир описали в статье под названием «FakeCatcher: обнаружение искусственно созданных видео при помощи биологических сигналов». Они объясняют, что на настоящей видеосъёмке лица человека есть слабые изменения цвета, вызванные особенностями кровообращения. Такие изменения можно обнаружить на 32 точках с помощью фотоплетизмограммы (ППГ). ППГ позволяет регистрировать изменения кровяного потока с использованием источника инфракрасного или светового излучения и фоторезистора или фототранзистора. ППГ нередко используется для наблюдения за состоянием новорождённых без прикрепления каких-либо датчиков к их коже.Дипфейки не лишены таких изменений цвета кожи, вызванных кровообращением, но они не воссоздают их с высокой точностью. Исследователи из Бингемтонского университета и Intel обнаружили, что эти биологические сигналы на искусственно созданных видео несогласованны и нестабильны.Несоответствия в изменениях цвета лица, обнаруженные в дипфейках, предоставили исследователям основу для создания собственной системы глубокого обучения, которая получила название FakeCatcher. Данная система способна обнаруживать дипфейки с точностью более 90%. В экспериментах с собственными наборами видеоданных метод исследователей обнаруживал дипфейки с точностью 97,3%. Система также обнаруживала дипфейки из датасета FaceForensics ++ с точностью 93,4%.Ранее исследователи из Alibaba Group, Университета Кюсю, Технологического университета Наньян и Тяньцзиньского университета представили DeepRhythm, модель обнаружения дипфейков, которая также распознаёт изменения цвета лица, вызванные кровообращением. Обе группы исследователей заявляют, что в будущей работе хотят изучить способы объединения своих систем с существующими методами распознавания видео-дипфейков. Это позволило бы им найти более точные и надежные способы определения искусственных видео.В июне инженеры Disney Research представили нейросеть, которая заменяет лица на фотографиях и в видео. Замена осуществляется в полностью автоматизированном режиме. Дипфейк реалистично заменяет мимику и речь в соответствии с оригиналом. Замена лиц может стать высококачественным инструментом для студий визуальных эффектов, работающих над голливудскими блокбастерами. Возможно, систему будут использовать для реалистичной подделки видеозаписей в целях развлечения. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Работа с видео ), #_mashinnoe_obuchenie ( Машинное обучение ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 20:22
Часовой пояс: UTC + 5