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微軟Face X-Ray能識別換臉圖像

汽車玩家 ? 來源:網(wǎng)易科技 ? 作者:網(wǎng)易智能 ? 2020-02-25 10:08 ? 次閱讀
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俗話說“耳聽為虛,眼見為實”,如今在人工智能技術的影響下,“眼見”也不一定為實。在近日熱播的英劇《真相捕捉(The Capture)》中,視頻里的人都可以被換臉,即使是實時的監(jiān)控錄像也能被篡改,只要擁有一個人的聲音或面部圖像數(shù)據(jù),就可以制造假視頻作為假證據(jù)。雖然故事是虛擬的,但細思極恐,人工智能技術的突飛猛進的當下,我們必須警惕伴隨AI 技術發(fā)展而產(chǎn)生的AI技術被濫用的問題。

事實上,《真相捕捉》里的場景從技術角度看并非遙不可及,此前DeepFake事件已經(jīng)給了人們一次提醒微軟總裁Brad Smith 也在其新書《工具,還是武器?》中呼吁大家直面這些人類科技最緊迫的爭議性問題。微軟亞洲研究院計算機視覺組一直試圖從技術角度去鑒別人臉圖像、視頻的真假,F(xiàn)aceX-Ray 便是微軟亞洲研究院在這一領域的最新突破。該技術的相關論文已被CVPR 2020收錄。

Face X-Ray:可解釋、且可信賴

Face X-Ray,顧名思義就是要給人臉圖像、視頻做“X 光檢測”。微軟亞洲研究院常務副院長郭百寧表示,“X-Ray 最大的突破在于:無論換臉圖像是采用已知還是未知的換臉算法,它都可以有較高的識別率,平均達到95%以上;而且還能告訴你為什么,這個方法在某種程度上解決了 AI 模型的傳統(tǒng)‘黑盒’問題,可解釋、且可信賴?!?/p>

傳統(tǒng)的 AI 換臉一般分三步走:(1)檢測目標圖像的面部區(qū)域;(2)利用 AI 換臉算法生成新的面部及一部分周圍區(qū)域;(3)將生成的新面部融合到原圖像中,替換原圖像中的面部。

此前的換臉鑒別方法主要從第二步入手,通過基于數(shù)據(jù)集的有監(jiān)督訓練學習大量換臉圖像,檢測換臉過程中產(chǎn)生的瑕疵,判斷真?zhèn)?。但是,不同的換臉算法合成時的瑕疵各不相同,因此針對一種換臉算法進行訓練后,應用于另外一種算法上時準確率明顯下降,這就是已有換臉鑒別算法不具通用性的原因。

對此,微軟亞洲研究院視覺計算組的研究員另辟蹊徑,在FaceX-Ray中通過一種全新的方式去判斷一張人臉圖像是否被更換過。Face X-Ray不需要事先知道操作方法或人工監(jiān)督,而是從第三步入手,通過生成灰度圖像,顯示該圖像是否可以分解為來自不同來源的兩個圖像的混合,從而檢測出換臉的邊界,就像照 X 光一樣,讓這個邊界清晰可見(如下圖所示)。

算法預測出的融合邊界。BI 表示人工合成人臉。DF、F2F、FS、NT 分別表示 DeepFakes、Face2Face、FaceSwap、NeuralTextures 算法生成的人臉。

除此之外,由于 Face X-Ray 不是通過“學習”大量換臉圖像去提高識別率的,訓練數(shù)據(jù)也不依賴特定的換臉技術所生成的圖像,而是直接采用普通的人臉照片進行訓練,而且它還能標出換臉的邊界在哪里,不再像以往的算法那樣,是個只顯示識別結(jié)果,卻無法說出為什么的“黑盒”。

(a)行是真實圖像,(b)行是合成圖像,中間一列為噪聲分析,右側(cè)一列是誤差水平分析

對未知換臉算法,檢測精度高達95%以上

Face X-Ray 算法依然基于 FaceForensics 數(shù)據(jù)集進行了測試,但采用了與之前的換臉鑒別算法不同的方式。但與此前的換臉鑒別算法采用數(shù)據(jù)集中的四種換臉算法生成的人臉圖像進行訓練不同的是,F(xiàn)ace X-Ray 只在其中一種算法(例如 DeepFakes)合成的圖像上訓練,然后再在另外三種數(shù)據(jù)上測試,測試結(jié)果都可以達到95%以上的識別率。這在“通用”換臉鑒別算法中,無疑是一大創(chuàng)新突破。

微軟Face X-Ray能識別換臉圖像

測試結(jié)果表明,F(xiàn)ace X-Ray 的識別率均達到95%以上

包括換臉在內(nèi)的安全問題,將是一場長期的戰(zhàn)斗

《工具,還是武器?》一書說到,即使是最好的科技,也可能帶來意想不到的后果;人類需要認真觀察后視鏡,以便能夠利用過去的經(jīng)驗,去預測轉(zhuǎn)彎之處的問題。書中還強調(diào),人工智能的道德問題將不可避免地從一般性討論轉(zhuǎn)變?yōu)榫唧w議題。而現(xiàn)階段,換臉圖像便是具體議題之一,與此同時,文字、語音、視頻的虛構(gòu)、嫁接問題也會接踵而至。

從技術上看,文字、聲音屬于一維信號,圖像屬于二維信號,視頻則是三維信號,維度越高,識別難度就越大,因此圖像的鑒別是一個攻堅課題,如果它有所突破,便意味著鑒別技術的整體進步。Face X-Ray 的通用性和可解釋性的提升,也讓換臉圖像的鑒別距離真正的應用越來越近。

郭百寧表示,在研究換臉圖像/視頻鑒別的同時,微軟亞洲研究院也在研究真假語音的鑒別。對微軟亞洲研究院來說,這只是一個開始。本質(zhì)上這些都屬于安全問題,就像 PC、互聯(lián)網(wǎng)時代的病毒和殺毒軟件一樣,實際上是一場貓與鼠之間的較量,而這也將是計算機科學領域科研人員的一場長期戰(zhàn)斗!

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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