カリフォルニア大学リバーサイド校の研究者は、変化を検出するための新しいテクノロジーを導入しました。
最初のブランチは、顔の表情（感情）とこの式を形成する領域に関する情報を2番目のブランチ（エンコーダーデコーダー）に渡します。エンコーダ-デコーダアーキテクチャは、操作の検出とローカライズを担当します。作業メモの作成者として、彼らが作成したソリューションは、干渉を検出するだけでなく、修正された画像の領域も決定します。
「ディープラーニングは特性を使用しますが、従来の変化検出システムの性能を向上させるために、顔の表情認識システムによって検出されます。このアプローチは、顔の操作の検出に印象的な結果をもたらします」と、研究リーダーのGhazalMazaheriは述べています。
画像：マザヘリ&;ロイ・チョードリー、カリフォルニア大学リバーサイド校
研究者は評価するために使用しましたそのモデルの有効性、2セットのビデオ、1つは感情のみが変更され、もう1つは演技のキャラクターが変更されました。実験によると、開発されたシステムは、感情の変化を検索するという点で既存のアナログよりもはるかに効率的であると同時に、俳優のアイデンティティの置換を検出するための最も効果的なシステムに劣っていません。テスト中に、システムは偽のビデオの99％を検出しました。
科学者たちは、彼らの開発が宣伝や偽情報を含む偽のビデオを検出するための自動化ツールの開発に役立つと信じています。
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