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ミュンヘン工科大学ら、動画内における人の顔の偽造を検出するDeep-learningを用いたアルゴリズム及びデータセット発表

ミュンヘン工科大学、フェデリコ2世・ナポリ大学、フリードリヒ・アレクサンダー大学の研究者らは、動画における人の顔の偽造を検出するDeep-learningアルゴリズム及びビデオデータセット「FaceForensics」を発表しました。

論文:FaceForensics: A Large-scale Video Dataset for Forgery Detection in Human Faces
著者:Andreas Rössler,Davide Cozzolino,Luisa Verdoliva,Christian Riess,Justus Thies,Matthias Nießner

昨今の研究では、目視では見破ることが困難な偽ビデオ作成法(人物顔の偽造)がいくつか登場していますが、本稿は、そんな偽造を見抜くアルゴリズムとデータセットを提案します。

本稿の著者には、2016年に発表されたビデオ内で話している人の表情を別の人物がリアルタイムに偽造する「Face2Face」の著者が含まれています。それもあり、本提案手法はFace2Faceを用いて、フェイク動画のデータセットを作成しました。

(Face2Faceのデモ映像)

作成は、1,000本以上のビデオで行い、顔が操作された50万枚以上の画像データベースを作成、ビデオは全てYoutubeからダウンロードされ、主に正面を向いた顔をクリップしたものが使用されます。

元のビデオと偽造されたビデオを区別するために、FaceForensicsデータセットを用いて、Deep-learningで学習します。結果、圧縮画像では、人間が見分ける正確性が約50%に対して、本アルゴリズムは87%-98%とより優れていることを実証しました。

このことで、本提案手法を使用すると、動画に対して偽造されているかどうかをより正確に識別することができるとしています。

 

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