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【商業(yè)與法治輿情觀察室 http://www.blaw.org.cn 快訊】：（科技工作者之家）

真實視頻畫面（左）與“深度偽造”畫面（右）。

視頻編輯軟件變得越來越復雜，很多精心偽造的視頻讓你越來越難以相信自己的眼睛——這個演員真的在那部電影中出現(xiàn)過嗎？這個視頻是經過剪輯的嗎？這些難以通過肉眼識別真假的視頻被稱為“深度偽造”視頻。

有的“深度偽造”可能是無傷大雅的玩笑，但有的可能用心險惡。那么，我們怎么才能分辨視頻是否經過篡改？

techxplore.com網站當?shù)貢r間10月27日報道，美國賓漢姆頓大學（BHU）與英特爾公司（Intel）合作開發(fā)了一款辨別視頻真?zhèn)蔚墓ぞ逨akeCatcher，其準確率超過90%。相關研究成果發(fā)布于《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》中。

FakeCatcher通過分析由心跳引起的膚色細微差別來判定視頻的真?zhèn)危褂玫墓怆娙莘e脈搏波（PPG）與血氧儀和蘋果手表等可穿戴設備使用的技術非常相似。

Intel高級研究科學家Ilke Demir說：“我們從人臉的不同部位提取了多種PPG信號，然后觀察這些信號在時間和空間上的一致性。在‘深度偽造’視頻中，心跳不一致，也沒有脈搏信息。而在真實視頻中，人們左、右臉頰的血流情況是相同的（即脈搏相同）。”

BHU博士生Umur A. Ciftci與Demir共同參與了FakeCatcher的開發(fā)。Ciftci所在的Lijun Yin教授實驗室長期從事圖形與圖像計算研究，創(chuàng)建了多個人臉和情緒表情的三維數(shù)據(jù)庫。

Yin說：“Ciftci已經做了大量生理數(shù)據(jù)分析工作。信號處理研究始于我們的第一個多模式數(shù)據(jù)庫，我們不僅采用了2D和3D可視圖像，還加入了熱感攝像機和生理傳感器來捕捉數(shù)據(jù)。利用生理學作為另一特征，我們得以檢視數(shù)據(jù)的前后一致性。”

研究人員隨機搜集的“深度偽造”視頻質量比實驗室生成的專業(yè)偽造視頻質量低得多，因此，前者更容易露出破綻。

Ciftci說：“我們的假視頻是通過掃描真人制作而成，而其他假視頻是由他人數(shù)據(jù)加工而成，因此也更容易識別。我們也學習了一些假視頻的技巧，將其應用在數(shù)據(jù)創(chuàng)建過程中。”

然而，FakeCatcher的成功發(fā)布也引發(fā)了新的憂慮——這是不是等于告訴惡意造假者：“你們的假視頻是這樣被發(fā)現(xiàn)的”？造假者可能會再度修改自己的“贗品”，使造假行為無法被察覺。

對此，Ciftci認為不必過度擔憂。他說：“對于不太了解其科學原理的人來說，這是很復雜的事情，他們很難依靠現(xiàn)有知識儲備來應對驗真檢視。”

未來，研究人員將持續(xù)對FakeCatcher進行完善，使其能夠確定“深度偽造”是如何達成的，這一功能對于網絡安全和遠程醫(yī)療的發(fā)展具有重要意義。

科界原創(chuàng)

編譯：雷鑫宇

審稿：西莫

責編：陳之涵

期刊來源：《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》

期刊編號：0162-8828

原文鏈接：

https://techxplore.com/news/2020-10-deepfake-videos-pulse.htm

原文標題：識別偽造視頻？人工智能專家有高招  來源：科技工作者之家  原文鏈接：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1682056436777362911&wfr=spider&for=pc