пишет The Next Web со ссылкой на результаты работы.
Они обнаружили, что на реальных фотографиях людей отражения в роговицах, как правило, идентичны. Но дипфейк-изображения, синтезированные с помощью GAN, зачастую не могут передать это сходство.
Разница отражения света в роговице глаза человека на настоящей и сгенерированной фотографии. Данные: исследование группы ученых Университета Баффало.
Алгоритм ученых позволяет находить эти несоответствия, анализируя свет, отраженный в каждом глазном яблоке. Он генерирует оценку, которая служит метрикой сходства. Чем меньше балл, тем больше вероятность, что лицо на фотографии создала нейросеть.
Оценка степени сходства отражений в каждом глазном яблоке. Данные: исследование группы ученых Университета Баффало.
Система оказалась эффективной при обнаружении поддельных фотографий, взятых из This Person Does Not Exist – репозитория изображений, созданных с помощью архитектуры StyleGAN2. Однако авторы исследования признают, что у нее есть несколько ограничений.
Алгоритм распознавания подделок использует источник света, отраженный обоими глазами. Это несоответствие можно исправить с помощью ручной постобработки фотографии, а метод не сработает, если один глаз не виден на изображении.
Ученые также отметили, что их алгоритм эффективен только для портретных фото. Если лицо на картинке не смотрит в камеру, система, скорее всего, выдаст ложные срабатывания.
Исследователи планируют изучить эти проблемы, чтобы повысить эффективность метода.
Напомним, ранее в США задержали женщину за распространение дипфейк-видео девушек-подростков. Таким образом она хотела скомпрометировать соперниц своей дочери в группе черлидинга.
В декабре прошлого года британский телеканал Channel 4 выпустил дипфейк королевы Елизаветы II в качестве альтернативного рождественского поздравление.
Источник