重磅!腾讯优图刷新FaceForensics Benchmark纪录,综合结果业界第一

 

 

 

近日,腾讯优图实验室首度刷新人脸伪造检测FaceForensics Benchmark新纪录,整体检测准确率达到业界第一。

 

FaceForensics Benchmark是德国慕尼黑工业大学(TUM)联合Google等多家机构共同发布的大规模人脸伪造数据集,以促进业界对人脸伪造检测的学术研究,并提升工业界对于人脸防伪业务落地的重视程度。

 

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                                                      (FaceForensics Benchmark 整体检测率排行榜)

 

近几年,随着生成对抗网络等AI技术的发展,深度人脸生成技术及其应用不断成熟,人们可以通过神经网络快速实现人脸生成、人脸编辑和人脸替换。人脸生成技术推动了娱乐与文化交流产业的新兴发展,但同时也给人脸安全带来巨大的潜在威胁。人们可以轻易利用DeepFakes等换脸技术制作色情视频或虚假新闻,从而对社会造成不良影响。针对这些伪造人脸的检测和防御已经到了刻不容缓的地步。

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                                                                     FaceForensics Benchmark数据集【1】

 

FaceForensics Benchmark数据集使用了四种业界先进的人脸伪造技术,分别是Face2Face、FaceSwap、DeepFakes和NeuralTextures。这些伪造出来的人脸图像自然逼真,单纯从人眼视觉效果上来看真假难辨,挑战巨大。

 

腾讯优图对人脸防伪检测进行深入研究,从人脸生成的原理和本质出发,提出了一种基于注意力机制的伪造人脸检测技术RealFace,该技术结合人脸的图像特征和噪声特征,能够充分发掘伪造人脸所产生的伪影细节,同时利用注意力机制对人脸图像的伪造位置进行捕捉,有效地提高了伪造人脸图像的检测精度。

 

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不久前,优图实验室还联合腾讯研究院发布了《AI生成内容发展报告》,全面解读了“深度合成”技术的发展和应用情况,并总结了关于“深度合成”技术的十大误解。人工智能商业化进程的加速,让越来越多的人工智能产品出现在大众生活中,尤其是一些使用“深度合成”技术的人脸融合、合成人脸和合成虚拟形象的社交产品持续出现。

 

随着深度合成技术快速迭代升级,人脸伪造检测是一个技术攻防的持久战,腾讯优图始终秉承科技向善的使命,防范AI技术滥用,将不断在人脸安全领域持续深耕,在算法研究和业务落地上持续打磨技术能力,同时,通过腾讯云慧眼输出相关技术服务,全面覆盖微信小程序、公众号、APP、H5以及智能终端等场景,广泛应用于金融、直播、游戏、电商、政务民生等数百行业场景、数万多个项目,从而更好的推动保障人脸相关应用的安全。

 

【1】http://kaldir.vc.in.tum.de/faceforensics_benchmark/index.php

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