美大學創驗證技術 揭穿九成AI假影片

By on October 1, 2020

原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室

在人工智能(AI)加持下,近年出現的深層偽造影像(Deepfake)技術,讓犯罪分子有機可乘。(arXiv網上圖片)

在人工智能(AI)加持下,近年出現的深層偽造影像(Deepfake)技術,讓犯罪分子有機可乘。(arXiv網上圖片)

在人工智能(AI)加持下,近年出現的深層偽造影像(Deepfake)技術,連前任美國總統奧巴馬的聲線樣貌都能經電腦模仿出來。為了不讓犯罪分子有機可乘,美國賓漢姆頓大學的研究團隊開發出一套驗證系統FakeCatcher,能根據人臉指定區域的血液流動、顏色強度與光學變化,判斷影像有否造假

關鍵監察臉色光澤變化

皮膚遍布微絲血管,當血液流動時會呈現細微的顏色變化,人類肉眼雖難以察覺,只要配合「光體積變化描記圖法」(Photoplethysmography, PPG),測量皮膚的光線反射率,即可估算心率、呼吸頻率。該電腦視覺技術能用於監測新生嬰兒,毋須在其敏感肌膚上黏附傳感儀器。

賓漢姆頓大學根據面部血液流動,以判斷受測影片有否造假。(IEEE網上圖片)

賓漢姆頓大學根據面部血液流動,以判斷受測影片有否造假。(IEEE網上圖片)

以電腦AI合成的虛構影像,儘管能在臉部堆砌逼真五官,卻難以連貫地保存脈搏等生理數據。賓漢姆頓大學今次的研究,據稱辨識準確度達九成以上,更可找出假片經手的軟件,論文已發表在7月份的IEEE模式分析與機器智能彙刊》

為防止散播虛假資訊,社交平台Facebook於去年12月,舉辦Deepfake檢測挑戰賽(DFDC),旨在尋找並開發演算法,以識別層出不窮的偽造影片。惟所謂「道高一尺、魔高一丈」,新發現只會激發軟件開發創造更加可亂真的假貨,相信這種貓捉老鼠遊戲,在可見將來會持續下去。

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