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首届Deepfake检测挑战赛结束,平均准确率为65.18%

2020-06-13 16:13
简易行
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AI换脸的兴起意味着图像技术日趋成熟,同时也面临 “AI 黑产”带来的系列问题。

在一些使用人脸注册识别场景下,不法分子通过上传AI合成人脸图像企图蒙混过关。一系列“换脸”技术合成的人脸图像很难通过肉眼辨别真伪,加上人脸数据涉及到用户的肖像和个人隐私,篡改人脸数据也将对用户个人信息安全造成威胁。

为了避免 “AI 黑产”所带来的问题,德国慕尼黑工业大学(TUM)联合Google等多家机构共同发布的大规模人脸伪造数据集,用于促进对人脸伪造检测的学术研究,并提升工业界对于人脸防伪业务落地的重视程度。

FaceForensics Benchmark数据集拥有四种业界先进的人脸伪造技术,分别是Face2Face、FaceSwap、DeepFakes和NeuralTextures。这些伪造出来的人脸图像自然逼真,人眼几乎无法辨别真伪,极大地提高了任务难度。

基于此,Facebook举办了首届Deepfake检测挑战赛。在本次比赛中,约2114名参赛者提交了超过3.5万个Deepfake检测算法参加比赛,它们需要从大约 10 万个短片的数据集中识别假视频。

为此,Facebook雇佣了3000多名演员来制作这些视频,并利用AI进行了修改,将其他演员的脸粘贴到视频中。

在经过一系列的评比中,最终以65.18%的平均准确率完成本次挑战赛。

Facebook首席技术官迈克 · 施罗普夫(MikeSchroepfer)表示,他对挑战赛的结果感到高兴,这将为研究人员创造一个基准,并指导他们未来的工作。他说:“老实说,这场比赛的成功程度超出了我的预期。”

而在国内,百度在权威DeepFake防伪数据集FaceForensics Benchmark上刷新纪录,以整体检测准确率0.821的成绩超越SOTA,取得第一名的成绩。

声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

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