TechFusion.ruНовостиНейросеть XceptionNet научили распознавать подмену лиц в видео

Нейросеть XceptionNet научили распознавать подмену лиц в видео

XceptionNet
Екатерина Рыбачёк

Екатерина Рыбачёк

Новостной редактор TechFusion.ru,
гедонист, оптимист,
любитель котиков и технологий
Екатерина Рыбачёк

Ученые Мюнхенского технологического университета создали программу XceptionNet, которая умеет распознавать и выявлять подмененные в видео лица. Обучали алгоритм на изображениях, созданных программой face2face

Развитие систем распознавания, которые умеют подделывать видео и узнавать лица даже в толпе, подтолкнуло исследователей к необходимости создания нейросетей, способных выявлять подделки. В статье FaceForensics: A Large-scale Video Dataset for Forgery Detection in Human Faces в журнале Computer Vision and Pattern Recognition ученые описали одну из последних разработок — алгоритм XceptionNet, который сообщит о подмене лиц на видео.

Использовав программу face2face, умеющую реалистично заменять лица людей в видеороликах, немецкие ученые получили два типа изображений для обучающей базы данных: с полной заменой лица человека, так и с «чужой» мимикой. Более полумиллиона изображений были собраны в базу FaceForensics.

На данных FaceForensics можно обучать ИИ выявлять подделки лиц в видео. Специалисты использовали эту базу для обучения нейросети под названием XceptionNet. По словам разработчиков, новая система способна не только эффективно выявлять подделки, но и улучшать качество исходного видео. По результатам тестов, нейросеть показала 99% точности распознавания поддельных лиц на изображениях.

Фото на обложке: arxiv.org