Разработчики из Мюнхенского технологического университета создали алгоритм XceptionNet, который научился выявлять подмену лиц в видеороликах. Для обучения программы исследователи создали масштабный датасет из полумиллиона изображений. В качестве исходников использовались более тысячи видео, которые создали с помощью алгоритма face2face.

Что известно

Современные нейросети научились подменять лица на фото и даже видео. Теперь не нужно вручную обрабатывать кадры, это работает автоматически. Пока нейросети работают не идеально, однако в целом система уже функционирует достаточно качественно. Алгоритм face2face который умеет снимать с видео маску человеческого лица и переносить ее лицо в другом видео, причем достаточно реалистично.

И потому, естественно, появились системы противодействия. Разработка команды под руководством Маттиаса Ниснера позволила распознать подделки, созданные в face2face.

Как это работает

Сначала были созданы фейковые видео, а затем алгоритм тренировали на методах глубокого обучения. Как отмечается, новый алгоритм превосходит уже существующие в несколько раз, причем даже при оценке сжатых видео.

Как оказалось, для распознавания хватает изображения 128×128 пикселей, при этом точность составляет 99%.