bts merchandisebts shopbts sweatshirtbts clothesarmy bombbts official army bombbangtan bombbts army bomb ver 4bts army bomb ver 3bts army bombbts light stickbts official light stickbts light stick ver 4bts light stick ver 3bts dollsbt21 plushiesbts hoodiebts jacketbt21 hoodiebts shirt
TechFusion.ruНовостиНейросеть XceptionNet научили распознавать подмену лиц в видео

Нейросеть XceptionNet научили распознавать подмену лиц в видео

XceptionNet

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