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科教儀器中國實(shí)驗(yàn)室刷新FaceFo

時(shí)間:2022-09-17 09:53:41 點(diǎn)擊次數(shù):380
 

隨著深度合成技術(shù)快速迭代升級(jí),人臉偽造檢測是一個(gè)技術(shù)攻防的持久戰(zhàn),騰訊優(yōu)圖始終秉承科技向善的使命,防范AI技術(shù)濫用,將不斷在人臉安全領(lǐng)域持續(xù)深耕,在算法研究和業(yè)務(wù)落地上持續(xù)打磨技術(shù)能力,同時(shí),通過騰訊

近日,騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室首度刷新人臉偽造檢測FaceForensicsBenchmark新紀(jì)錄,整體檢測準(zhǔn)確率達(dá)到業(yè)界第一。

FaceForensicsBenchmark是德國慕尼黑工業(yè)大學(xué)(TUM)聯(lián)合Google等多家機(jī)構(gòu)共同發(fā)布的大規(guī)模人臉偽造數(shù)據(jù)集,以促進(jìn)業(yè)界對(duì)人臉偽造檢測的學(xué)術(shù)研究,并提升工業(yè)界對(duì)于人臉防偽業(yè)務(wù)落地的重視程度。

近幾年,隨著生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等AI技術(shù)的發(fā)展,深度人臉生成技術(shù)及其應(yīng)用不斷成熟,人們可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速實(shí)現(xiàn)人臉生成、人臉編輯和人臉替換。人臉生成技術(shù)推動(dòng)了娛樂與文化交流產(chǎn)業(yè)的新興發(fā)展,但同時(shí)也給人臉安全帶來巨大的潛在威脅。人們可以輕易利用DeepFakes等換臉技術(shù)制作色情視頻或虛假新聞,從而對(duì)社會(huì)造成不良影響。針對(duì)這些偽造人臉的檢測和防御已經(jīng)到了刻不容緩的地步。

FaceForensicsBenchmark數(shù)據(jù)集使用了四種業(yè)界先進(jìn)的人臉偽造技術(shù),分別是Face2Face、FaceSwap、DeepFakes和NeuralTextures。這些偽造出來的人臉圖像自然逼真,單純從人眼視覺效果上來看真假難辨,挑戰(zhàn)巨大。

騰訊優(yōu)圖對(duì)人臉防偽檢測進(jìn)行深入研究,從人臉生成的原理和本質(zhì)出發(fā),提出了一種基于注意力機(jī)制的偽造人臉檢測技術(shù)RealFace,該技術(shù)結(jié)合人臉的圖像特征和噪聲特征,能夠充分發(fā)掘偽造人臉?biāo)a(chǎn)生的偽影細(xì)節(jié),同時(shí)利用注意力機(jī)制對(duì)人臉圖像的偽造位置進(jìn)行捕捉,有效地提高了偽造人臉圖像的檢測精度。

不久前,優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室還聯(lián)合騰訊研究院發(fā)布了《AI生成內(nèi)容發(fā)展報(bào)告》,全面解讀了深度合成技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用情況,并總結(jié)了關(guān)于深度合成技術(shù)的十大誤解。人工智能商業(yè)化進(jìn)程的加速,讓越來越多的人工智能產(chǎn)品出現(xiàn)在大眾生活中,尤其是一些使用深度合成技術(shù)的人臉融合、合成人臉和合成虛擬形象的社交產(chǎn)品持續(xù)出現(xiàn)。

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