• Российский, беспилотный, готовый к мерзлоте: что за зверь самосвал-беспилотник

    КАМАЗ разработал самосвал беспилотник.
    Читать дальше
  • В Форт Боярде больше не будет живых тигров. В сети появились 3D-модели

    Как пишет The Huffington Post, тигры Кашмир и Тоска больше не будут участвовать в телешоу. Дело в том, что, по мнению продюсеров, произошла "эволюция менталитета".
    Читать дальше
  • Samsung представил датчик камеры SOCELL HP3

    Итак, свершилось. Samsung продолжает удивлять, и в этот раз представляет ISOCELL HP3.Что это такое? Это 200-мегапиксельный датчик камеры, с помощью которого смартфоны компании премиум-сегмента смогут оставаться тонкими, а не похожими на батончик из супермаркета.
    Читать дальше
  • Магнитная мышка для ноутбука: все гениальное просто

    Появилась очередная вариация компьютерной мышки для ноутбуков: на этот раз грызун магнитится к корпусу.
    Читать дальше
  • Информация от инсайдера: Sony решила дать PlayStation Vita второй шанс

    Инсайдер сообщил о новой портативной консоли от Sony.
    Читать дальше

Новый алгоритм выявляет подмену лиц в видеосюжете (видео)

13 апреля 2018 | Интересное / Новости IT
Новый алгоритм выявляет подмену лиц в видеосюжете (видео)

Инженеры Мюнхенского технологического университета придумали алгоритм XceptionNet, умеющий распознавать подмену лиц в видеосюжетах. Чтобы обучить программу, разработчики сгенерировали датасет, включающий полмиллиона изображений. В роли исходников использовали тысячу видео, созданных с применением алгоритма face2face.

Как известно, современные нейронные сети умеют подменять лица не только на фотографиях, но и на видео. Обработка кадров вручную теперь не требуется, всё делается автоматически. Конечно, работает это не совсем идеально, но в целом система способна выдавать весьма правдоподобный результат. Например, алгоритм face2face довольно реалистично переносит лицо человека на новый видеосюжет, сняв с него маску в другом сюжете. С подобной задачей научились справляться и другие натасканные алгоритмы. Причём люди используют технологию не в благих целях. Вспомнить хотя бы волну с фейковыми порнороликами якобы с лицами знаменитостей.

Поэтому вполне естественно родилось желание создать систему, способную распознать подлог. Алгоритм, предложенный командой Маттиаса Ниснера, позволяет разоблачить подделки, произведенные face2face.


В чем суть работы XceptionNet? Для начала создали фейковые видео. Далее алгоритм натаскивали по методикам глубокого обучения. Отмечают, что он превосходит любые существующие алгоритмы в разы даже если оценивать сжатые видео. Выяснилось, что для распознавания достаточно картинки 128х128 пикселей, точность определения достигает 99%.

Источник: arxiv.org

Написать комментарий

  • bowtiesmilelaughingblushsmileyrelaxedsmirk
    heart_eyeskissing_heartkissing_closed_eyesflushedrelievedsatisfiedgrin
    winkstuck_out_tongue_winking_eyestuck_out_tongue_closed_eyesgrinningkissingstuck_out_tonguesleeping
    worriedfrowninganguishedopen_mouthgrimacingconfusedhushed
    expressionlessunamusedsweat_smilesweatdisappointed_relievedwearypensive
    disappointedconfoundedfearfulcold_sweatperseverecrysob
    joyastonishedscreamtired_faceangryragetriumph
    sleepyyummasksunglassesdizzy_faceimpsmiling_imp
    neutral_faceno_mouthinnocent

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив

Комментарии: 1

  1. bw()lfy
    13 апреля 2018 12:09 bw()lfy
    Всё временно. Скоро ИИ сможет качественно делать подделку, которую не отличишь от реальности
    + 1
    Ответить
В Вашем браузере отключен JavaScript. Для корректной работы сайта настоятельно рекомендуется его включить.