中国实验室刷新FaceForensicsBenchmark纪录,综合结果业界第一
近来,腾讯优图实验室首度改写人脸假造检测FaceForensicsBenchmark新纪录,全体检测准确率到达业界榜首。FaceForensicsBenchmark是德国慕尼黑工业大学(TUM)联合Google等多家组织一起发布的大规模人脸假造数据集,以促进业界对人脸假造检测的学术研讨,并提高工业界关于人脸防伪事务落地的注重程度。近几年,跟着生成对立网络等AI技能的开展,深度人脸生成技能及其运用不断老练,人们可以经过神经网络快速完成人脸生成、人脸修改和人脸替换。人脸生成技能推进了文娱与文化交流工业的新式开展,但一起也给人脸安全带来巨大的潜在要挟。人们可以容易运用DeepFakes等换脸技能制造色情视频或虚伪新闻,然后对社会形成不良影响。针对这些假造人脸的检测和防护现已到了刻不容缓的境地。FaceForensicsBenchmark数据集运用了四种业界先进的人脸假造技能,分别是Face2Face、FaceSwap、DeepFakes和NeuralTextures。这些假造出来的人脸图画天然传神,单纯从人眼视觉效果上来看真假难辨,应战巨大。腾讯优图对人脸防伪检测进行深入研讨,从人脸生成的原理和实质动身,提出了一种根据注意力机制的假造人脸检测技能RealFace,该技能结合人脸的图画特征和噪声特征,可以充沛开掘假造人脸所发生的伪影细节,一起运用注意力机制对人脸图画的假造方位进行捕捉,有效地提高了假造人脸图画的检测精度。不久前,优图实验室还联合腾讯研讨院发布了《AI生成内容开展陈述》,全面解读了“深度组成”技能的开展和运用状况,并总结了关于“深度组成”技能的十大误解。人工智能商业化进程的加快,让越来越多的人工智能产品呈现在群众日子中,尤其是一些运用“深度组成”技能的人脸交融、组成人脸和组成虚拟形象的交际产品继续呈现。跟着深度组成技能快速迭代晋级,人脸假造检测是一个技能攻防的持久战,腾讯优图一直秉承科技向善的任务,防备AI技能乱用,将不断在人脸安全范畴继续深耕,在算法研讨和事务落地上继续打磨技能才能,一起,经过腾讯云慧眼输出相关技能服务,全面掩盖微信小程序、大众号、APP、H5以及智能终端等场景,广泛运用于金融、直播、游戏、电商、政务民生等数百职业场景、数万多个项目,然后更好的推进保证人脸相关运用的安全。

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