DeepFake被用到了电信诈骗里,该怎么破?
让他转过头,看看他的侧脸就好了 。
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DeepFake一直以来都存在着这样一个漏洞:当伪造的人脸完全侧着(转90°)时,真实性就会急剧下降 。
为什么会出现这样的结果呢?
外网有这么一篇文章,解析了为什么在侧脸的情况下,面部伪造的效果大打折扣 。
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侧脸失真的原因
横向限制
使用DeepFake换脸,当人脸是侧角度时,真实性会急剧下降 。
这是因为大多数基于2D的面部对齐算法,视捕捉到侧视图的特征点数量仅为主视图的50%-60% 。
以“Joint Multi-view Face Alignment in the Wild”中的Multi-view Hourglass面部对齐模型为例 。
通过从面部识别特征点,以此为学习数据来训练模型 。
从图中可以看出,正面对齐时识别到68个特征点数量,而在侧面对齐时,仅仅识别到39个特征点数量 。
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侧面轮廓视图隐藏了50%特征点,这不仅会妨碍识别,还会干扰训练的准确性以及后续人脸的合成 。
DeepFake专家Siwei Lyu博士表示:
对于当前的DeepFake技术来说,侧脸确实是一个大问题 。面部对齐网络(facial alignment network)对于正面效果非常好,但对于侧面效果不太好 。这些算法有一个基本的限制:如果你只覆盖你的脸的一部分,对齐机制就可以很好地工作,并且在这种情况下非常强大,但是当你转身时,超过一半的特征点丢失了 。
普通人影像资料“沙漠”
换脸要达到比较逼真的效果,还得经过大量的训练,这意味着需要有足够的训练数据 。
外网就有人通过训练大量的数据,将杰瑞·宋飞人脸替换到到《低俗小说》(1994) 中的场景中 。
获得的侧脸图像也很难看出破绽:
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但是达到如此逼真的效果,是经过了大量数据的训练,在上述这个例子中,电视节目“Seinfeld”就为此次训练提供了长达66个小时的可用镜头 。
而相比之下,除了电影演员之外,普通人的影像资料都少之又少,并且在平时拍照记录时,很少有人会记录完全呈90°的侧脸照 。
因此,通过DeepFake伪造的人脸很轻易就在侧脸时露出破绽 。
也有网友在Hacker News上调侃道:
最近去一家不知名的银行办了张卡,竟然需要我的侧身照,当时我还很疑惑,现在我终于知道为什么了 。
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用手在面前晃动也可以识别伪造的脸
视频通话时判断对方是不是DeepFake伪造的,除了通过侧脸判断,还有一个小方法:用手在面前晃动 。
如果是伪造的人脸,手与脸部图像的叠加可能会出现错乱,并且手在晃动过程中会出现延迟现象 。
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△在换脸寡姐和X教授时,手和面部叠加发生错乱
实时的DeepFake都会面临这样一个问题:需要将真实的遮挡物叠加到不真实的面部图像上,一般称这个操作为“遮罩”或“背景去除” 。
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