นักวิจัยที่ University of California Berkeley และ University of Southern California ได้พัฒนาวิธีในการตรวจจับวิดีโอ Deepfake โดยการตรวจจับลักษณะที่ละเอียดอ่อนของคำพูดของแต่ละบุคคลและตรวจสอบวิดีโอเพื่อดูว่ามีลักษณะหรือไม่
รายงานการวิจัย“ปกป้องผู้นำโลกจากการปลอม"ได้รับการประพันธ์โดยนักศึกษาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ UC Berkeley นักศึกษา Shruti Agarwal กับที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์ของเธอ Hany Farid และทีมงานจาก USC และ USC Institute สำหรับเทคโนโลยีสร้างสรรค์และเผยแพร่โดยมูลนิธิวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์เทคนิคซึ่งพบว่าวิดีโอนั้นเป็นของปลอมหรือไม่ “ Lip-Sync” วิธีการ Deepfake ซึ่งนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ USC ใช้เพื่อสร้างวิดีโอเพื่อวัตถุประสงค์ในการวิจัย
นักวิจัยใช้ชุดเครื่องมือวิเคราะห์พฤติกรรมใบหน้า OpenFace2 เพื่อตรวจจับสำบัดสำนวนใบหน้าเล็ก ๆ เช่นคิ้วยกจมูกริ้วรอยการเคลื่อนไหวของกรามและริมฝีปากกดแล้วสร้างสิ่งที่ทีมเรียกว่าแบบจำลอง "ไบโอเมตริกซ์อ่อน" สำหรับการแสดงออกทางสีหน้าด้วยข้อมูล การวิเคราะห์วิดีโอของตัวเลขทางการเมืองที่สำคัญของสหรัฐอเมริกาห้าคนนักวิจัยพบว่าแต่ละคนมีลักษณะที่แตกต่างกันเมื่อพูด
“ เราแสดงให้เห็นว่าความสัมพันธ์ระหว่างการแสดงออกทางสีหน้าและการเคลื่อนไหวของศีรษะสามารถนำมาใช้เพื่อแยกความแตกต่างของบุคคลจากคนอื่น ๆ รวมถึงวิดีโอที่ถ่ายลึกของพวกเขา” ผู้เขียนรายงานเขียน พวกเขายังทดสอบเทคนิคกับการบีบอัดความยาวคลิปวิดีโอและบริบทของคำพูดที่พิจารณา พวกเขาพบว่ามันแข็งแกร่งกว่าการบีบอัดมากกว่าเทคนิคการตรวจจับที่ใช้พิกเซล แต่ถ้าผู้พูดอยู่ในบริบทการพูดที่แตกต่างกัน-เช่นการตั้งค่าที่ไม่เป็นทางการแทนที่จะส่งคำพูดที่เตรียมไว้-ความสำเร็จในการตรวจจับมี จำกัด วิดีโอการฝึกอบรมขนาดใหญ่และหลากหลายมากขึ้นอาจลดข้อ จำกัด นี้
นักวิจัยได้แนะนำการใช้งานลายน้ำดิจิตอลเพื่อเปิดเผย deepfakes แต่เทคนิคดังกล่าวมีความเสี่ยงต่อเทคนิคต่าง ๆ เช่นการปรับขนาดหรือการบีบอัดเทค xploreรายงาน
หัวข้อบทความ
ความแม่นยำ-ไบโอเมตริกซ์-เฟลค์-การแลกเปลี่ยนใบหน้า-การจดจำใบหน้า-การตรวจสอบตัวตน-ไบโอเมตริกซ์อ่อน-การวิเคราะห์วิดีโอ
