深度神經網路可辨別Deepfakes偽造的照片

在某位開發者打開了 Deepfakes 的潘多拉魔盒之後，以假亂真的人工智慧偽造照片技術，已經引發了各界的廣泛爭論。好消息是，加州大學河濱分校 Amit K. Roy-Chowdhury教授帶領的一支研究團隊，已經開發出了一套高水準的深度神經網路，能夠分析一張照片是否經由 DeepFakes 偽造。

（圖自： 加州大學河濱分校 ，via New Atlas ）

研究期間，團隊向他們的深度神經網路投餵了大量的篡改和非篡改照片數據集，並對其作出相應的計算機標記。

自被篡改的圖片中，團隊突出顯示了被數字化添加到鏡頭中的對象的邊界像素。此前已有研究人員證實，偽造照片的不尋常物體邊界，會較真實物體更加平滑或有所不同。

雖然人眼不一定能夠檢測到這些差異，但計算機可以對異常像素進行逐個的檢查，然後將標記的數據集輸入深度神經網路。

這是一套模擬人腦的鬆散建模演算法，旨在識別原始數據中的模式。基於此，該深度神經網路將學會識別數字添加進去的圖像指示邊界。

當它隨後顯示來自數據集外部、此前沒見過的照片時，就能夠在很大程度上辨別出經過 Deepfakes 偽造的照片。

需要指出的是，儘管這套系統目前僅適用於靜態照片，但團隊正在努力將其應用於視頻的鑒別。畢竟視頻的本質，就是一幀幀的連續圖像。

當然，在投入實際試用後，這套深度神經網路也可能永遠都做不到 100% 的識別準確率，畢竟訓練數據及都是被研究人員有意標識過的。

有關這項研究的詳情，已經發表在近日出版的《 IEEE Transactions on Image Processing 》影像處理期刊上。原標題為：

《Hybrid LSTM and Encoder–Decoder Architecture for Detection of Image Forgeries》

【來源：cnBeta.COM】

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