캘리포니아 대학교 리버사이드(University of California, Riverside) 연구원들은 변화를 감지하는 새로운 기술을 도입했습니다.
첫 번째 분기는 표정(감정)과이 표현을 형성하는 영역에 대한 정보를 두 번째 분기인 인코더-디코더에 전달합니다. 인코더-디코더 아키텍처는 조작을 감지하고 지역화하는 역할을 합니다. 이 작업의 저자가 언급했듯이 그들이 만든 솔루션은 간섭을 감지할 뿐만 아니라 수정된 이미지 영역도 결정합니다.
"딥 러닝은 특성을 사용합니다.기존의 변화 감지 시스템의 성능을 향상시키기 위해 얼굴 표정 인식 시스템에 의해 감지됩니다. 이 접근 방식은 안면 조작 감지에서 인상적인 결과를 제공합니다.”라고 연구 리더인 Ghazal Mazaheri가 말했습니다.
이미지: 마자헤리 & Roy-Chowdhury, UC 리버사이드
연구원들은 평가에 사용그 모델의 효과, 두 세트의 비디오 중 하나는 감정만 변경되었고 다른 하나는 연기하는 캐릭터가 변경되었습니다. 실험에 따르면 개발된 시스템은 감정의 변화를 찾는 측면에서 기존 아날로그보다 훨씬 효율적이며 동시에 배우의 정체성 대체를 감지하는 가장 효과적인 시스템보다 열등하지 않습니다. 테스트하는 동안 시스템은 가짜 비디오의 99%를 감지했습니다.
과학자들은 그들의 개발이 선전이나 잘못된 정보가 포함된 가짜 비디오를 탐지하기 위한 자동화 도구 개발에 도움이 될 것이라고 믿습니다.
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