人眼的解剖结构。下图:真人(左)和GAN生成(右)的瞳孔示例。请注意，真实眼睛的瞳孔具有强烈的圆形或椭圆形(黄色)，而多代瞳孔的瞳孔具有不规则形状(红色)。并且在GAN生成的面部图像中，两个瞳孔的形状彼此非常不同。信用:arXiv:2109.00162v1 [cs。[CV]来自奥尔巴尼的纽约州立大学、布法罗的纽约州立大学和Keya Medical的一小组研究人员在计算机生成的人脸中发现了一个常见的缺陷，通过该缺陷可以识别人脸。该小组已经写了一篇论文描述他们的发现，并将它们上传到arXiv预印本服务器。在过去的几年里，deepfake图片和视频不断出现在新闻中，业余爱好者和专业编辑都创作了图像和视频，描述人们做他们从未真正做过的事情。报道较少但相关的是，越来越多地使用计算机生成的人的图像，这些人看起来像人，但实际上从未存在过。这种图像是使用生成性对手网络(GANs)创建的，据报道，它们已经开始出现在虚假的社交媒体用户档案中，这使得猫钓和其他类型的邪恶活动成为可能。
GANs是深度学习技术的一种形式——在图像上训练神经网络，以学习人类的头部和面部是什么样子。然后他们可以从头开始生成新面孔。输出可以被认为是网络研究的所有人的平均外观。生成的人脸然后被发送到另一个神经网络，试图确定它是真的还是假的。那些被认为是假的被送回修改。这个过程持续了几次迭代，最终得到的图像越来越接近真实。在某种程度上，它们被认为已经完成。但是，正如这项新工作的研究人员报告的那样，这样的处理当然并不完美。使用他们编写的软件，他们发现许多GANs倾向于创造不圆的瞳孔，他们指出，这可以作为计算机生成的人脸的标记。
研究人员指出，在许多情况下，用户可以简单地放大他们怀疑可能不是真实的人的眼睛来发现瞳孔不规则。他们还指出，编写软件来发现此类错误并不难，社交媒体网站使用它来删除此类内容也不难。不幸的是，他们也注意到，现在这种不规则性已经被识别出来，制作假照片的人可以简单地添加一个特征来确保瞳孔的圆形。
来源：由phyica.com整理转载自PH，转载请保留出处和链接！
