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计较机生成的“深度捏造”图象,乍一看与真实照片如出一辙。今朝,研究人员正在操纵天文学手艺来帮忙肯定图象的真实性——利用凡是用在查询拜访遥远星系的方式阐发人脸图象,可以丈量一小我的眼睛若何反射光,从而发现图象处置的迹象。
深度造假的图象和视频可以用来传布毛病信息。图片来历:Stu Gray/Alamy
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近日,在英国皇家天文学会举行的国度天文学会议上,英国赫尔年夜学数据科学、人工智能和建模出色中间主任Kevin Pimbblet介绍了这项研究。
“这不是一个灵丹妙药,由于我们确切有假阳性和假阴性。”Pimbblet 说,“但这项研究供给了一种潜伏的方式和一个主要的进步标的目的,或许可以增添一系列测试,以测验考试找出图象是真的仍是假的。”
人工智能(AI)的前进使得辨别真实图象、视频和音频与算法生成的图象、视频、音频变得愈来愈坚苦。深度捏造手艺将一小我或情况的特点替代为另外一小我或情况的特点,专家正告称,这可以被兵器化,并用在传布毛病信息,例如在选举时代。
Pimbblet注释说,真实的照片应当具有“一致的物理特征”,“所以你在左眼球中看到的反射应当与在右眼球中见到的反射很是类似,虽然纷歧定完全不异”。这些差别是奥妙的,是以为了检测它们,研究人员转向了旨在阐发天文图象中的光的手艺。
这项还没有颁发的工作组成了Adejumoke Owolabi硕士论文的根本。Owolabi是英国赫尔年夜学的数据科学家,他从Flickr Faces HQ 数据集中获得真实图象,并利用图象生成器建立了假面目面貌。随后,他又利用CAS系统和基尼指数这两种天文丈量方式阐发了图象中眼睛里的光源反射。CAS系统量化物体光散布的集中度、不合错误称性和光滑度;基尼指数权衡的是星系图象中光散布的不服等。
经由过程比力小我眼球中的光反射,Owolabi可以在年夜约70%的环境下准确猜测图象是不是为假的。终究,研究人员发现,基尼指数在猜测图象是不是被窜改方面优在CAS系统。
但美国加州年夜学圣克鲁斯分校的天体物理学家Brant Robertson正告说:“假如你能计较出一个量化深度捏造图象传神水平的指标,你也能够经由过程优化该指标来练习人工智能模子,以发生更好的深度捏造。”
英国南安普敦年夜学的人工智能研究员黄志武(音)暗示,他本身的研究还没有发现深度捏造图象中眼睛里纷歧致的光线模式。但他暗示,固然利用眼球中纷歧致反射的具体手艺可能不合用,但这些手艺可能有助在阐发图象分歧部门的照明、暗影和反射中的奥妙异常。“检测光物理性质的纷歧致性可能会弥补现有的方式,并提精深度捏造检测的整体正确性。”
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