商汤科技的研究人员创建了一个基准来测试人脸伪造探测器

换脸是一种深度伪造，它提取现有媒体中人们的脸，并用其他人的特性取代，凡是是操作人工智能和呆板进修。它已经被MixBooth和SnapChat等应用推广开来，尽量其底层技能已经使伟大的图像编辑变得公道，但它们也激发了人们对隐藏误用或滥用的忧虑。

差异的组织已经编译了哄骗的媒体，来支持人脸互换检测要领的成长，可是到今朝为止，宣布的样本数目相对较少可能过于人工。为此，商汤科技Research的研究职员与新加坡南洋理工大学相助，计划了一种新的大局限人脸伪造检测基准——DeeperForensics-1.0。

据研究职员称，DeeperForensics-1.0版的全部视频都是颠末全心挑选的，因此它们的质量和多样性都很好。从外貌上看，它们比其他数据集更真实，更靠近真实的检测场景，并且它们包括压缩、恍惚和传输伪影等等差异的视频或图片，还包罗田野发明的伪影。

为了构建DeeperForensics-1.0，研究职员网络了来自26个差异国度的100名付费男女演员的面部数据，他们的年数从20岁到45岁不等，全部人都被要求在9种灯光前提下转过甚来，天然地用53种以上的心情措辞。他们通过一小我私人工智能框架来运行这些数据，该框架行使了1000个YouTube视频作为方针视频，个中100名演员的脸被互换到10个方针上。他们存心用35种差异的方法扭曲每个视频来模仿真实天下的场景，以期到达最好最美满的尝试结果。

为了评估DeeperForensics-1.0与其他果真数据集的质量，研究职员让100名计较机视觉专家对个中一部门视频的质量举办排序。他们陈诉称，与FaceForensics++、Celeb-DF和其他风行的Deepfake检测语料对比，DeeperForensics-1.0在真实性方面均匀领先。

在将来的事变中，研究团队规划慢慢深入取证规模，并与研究社区相助，确定人脸伪造检测要领的评估指标。

（编辑：湖南网）

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