找到那张假照片，对抗Deepfake之路( 二 ) 随着Deepfake等一键式换脸应用的流行

03.除了能“打假” ，还能拍电影
英特尔参与FakeCatcher很大原因是基于对容积捕获的兴趣，也就是用多个摄像机全方位捕捉同一个人物的信息，并将其结合创建一个可以无缝置于任何环境的三维模型，这将对AR和VR具有重大意义。英特尔称正进行世界上最大的容积捕获实验：在10000平方英尺的网格状球顶下装有100个摄像机，场地可同时容纳约30人，受试者甚至可以骑几匹马。
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英特尔实验场地
通过编译FakeCatcher数据并对其进行逆向工程，英特尔希望结合真实的生物信息，制作出更逼真的效果图。英特尔未来的计划包括将容积捕获技术运用在电视节目、体育赛事和增强现实中，使观众可以沉浸在这些场景中。
除此之外，英特尔也会涉足3D、VR电影制作，近期在威尼斯电影节上也有英特尔参与的VR项目正在首映。 Demir表示英特尔正在从以芯片为中心转变，向AI、边缘计算和数据靠近，尽一切可能发掘AI在自身业务上的应用。 ”
04.“打假”无止境， FakeCatcher再进步
在今年八月发表的论文中， Demir等人利用生物信号残差提出了一种深层的伪造源检测模型，不仅检测伪造视频的准确率可以达到97.29% ，在推断伪造视频背后的生成模型上，准确率也达到了93.39% 。因为用于检测心跳、血液流动等生理变化的PPG信号难以模仿，至今还没有生成模型可以创建出PPG信号一致的伪造视频。所以研究人员不仅可以通过PPG信号的不一致找出伪造的视频，还能通过PPG信号之间的残差找到伪造视频背后的生成模型。
研究人员从脸部不同位置，通过帧窗口从视频中提取32种原始PPG信号，再将信号及其频谱密度编码为一个时空块，即所谓的PPG单元。 PPG单元再通过神经网络处理后，可以识别源生成模型的不同残差的特征。最后，使用机率平均对数将每个特征序列合并为预测每个视频背后的生成模型。
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Deepfake检测流程
05.结语：产学研合作，瞄准基准数据集
大量伪造的视频及图像在网络及社交媒体上广泛传播，所以设计基准数据集以用于深度检测研究更加迫切。研究人员表示下一阶段，他们将创建包含PPG信号的新数据集，以向这一目标再迈一步。
Yin也表示，希望在未来能继续和英特尔合作，让研究成果不仅在学术界有所影响，在业界也能得到实际应用。
来源：上游新闻
来源：重庆二三里
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