华为|DeepFake天敌出现:用血氧仪原理识别假脸,准确率高达97%

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DeepFake 已经不再是只有少数科研人员掌握的技术了 , 它被越来越多怀有不良动机的人 , 应用到现实生活的方方面面中 , 引发不必要的误解 , 比如说炮制色情影片或者虚假新闻等 。
最近 , 一篇刊登在 IEEE PAMI(模式分析与机器智能汇刊)上的论文称 , 有新的方法能够准确识别 DeepFake 视频 , 甚至能以很高的准确率 , 识别出视频采用的是哪种 DeepFake 算法 。
这篇论文有意思之处 , 在于它的思路别出心裁:识别人脸面部因心跳血流产生的微弱变化 。
血管遍布人体全身 , 包括脸上 。 比如在睡觉的时候 , 你可能会感觉到面部血液流动产生的轻微“跳动”感 。
随着心跳导致的血液流动 , 人体皮肤也会出现区域性颜色变化 。 常见的脉搏血氧仪 , 其工作方式其实就是识别这种变化 。 (学名叫做光体积变化描记法 Photoplethysmography 简称 PPG 。 后面还会提到这个词 。 )
因心跳产生的皮肤颜色变化 , 在人脸上同样会出现 , 只是极其微弱 , 对肉眼不可见 , 在视频里就更难看出来了 。 不过对视频进行特定处理 , 增强颜色变化的效果 , 肉眼就可以很明显地观察出来了:
你可能想问:这种方法识别心跳准确吗?当然准了 , Apple Watch 和一大堆血氧仪都采用的这种方法 。 它的准确率和心电图基本吻合 , 如下图所示:
三位分别来自纽约州立大学宾汉顿分校和英特尔公司的研究人员 , 在这篇新论文里提出了一个重要的主张:无论是在空间维度还是时间维度上 , DeepFake 的假人脸都无法还原这种因血液流动造成的微弱变化 。
空间维度就是面部区域 , 时间维度就是心跳频率 。 DeepFake 的假人脸 , 不是体现不了这种微弱变化 。 在进行大量测试后 , 研究人员发现:DeepFake 视频里的人脸 , 读取到的 PPG 信号是不稳定的 。
这句话的意思是:如果你对 DeepFake 视频进行增强 , 会发现血流变化产生的颜色变化在人脸上显示非常不自然 , 变化的频率也完全不像真的心跳 。
从下图中你可以看的更清楚:四种 DeepFake 算法生成的视频 , 产生的 PPG 信号都有很多“杂讯” , 而真实视频的“杂讯”很少 。
基于这个主张 , 研究人员设计了一套基于卷积神经网络的模型 , 命名为 FakeCatcher 。
FakeCatcher从不同的 DeepFake 视频中提取 1)关键的人脸区域 2)读取 PPG 信号 , 将两者组合成一个时空模块(称为一个 PPG 元素) 。 再对 PPG 元素进行学习 , 最终就可以给出答案了 。
在 Face Forensics++、CelebDF 等常用的假脸数据集上 , Fake Catcher 的准确率能够超过90% 。
更厉害的是 , FakeCatcher 不光能认出视频的真假 , 还能准确识别出假视频用的是哪种 DeepFake 算法——这是因为每种算法的残差效果的杂讯都有足够明显的特种 。 研究人员透露 , 他们在 DeepFakes、Face2Face、FaceSwap 和 NeuralTex 四种主流算法上的识别准确率整体超过了93% 。
研究人员认为 , 这篇论文中提出的 PPG 信号识别思路 , 对于 DeepFake 的识别和侦测能够开启一个全新的方向 。
接下来 , 他们打算训练一个更复杂的模型 , 同时对真实视频和 DeepFake 视频的 PPG 信号进行训练 。
【华为|DeepFake天敌出现:用血氧仪原理识别假脸,准确率高达97%】所谓魔高一尺道高一丈 , 赶在 DeepFake 算法被大肆滥用之前堵住他们的路 , 让他们无路可走 。
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