Чтобы научить нейросеть распознавать подмененные лица, ученые «скормили» ей базу данных из 500 000 изображений, взятых из различных видеороликов. Благодаря использованию алгоритма Face2Face, который умеет делать «цифровой слепок» одного лица и реалистично переносить его на другое, ученым удалось создать внушительный «учебник» по распознаванию подделок. Он получил название FaceForensics и уже выложен в открытый доступ для всех, кто желает создать подобную нейросеть.
Обученная при помощи FaceForensics нейросеть получила название XceptionNet, и по точности распознавания превосходит все существующие алгоритмы. На выборке изображений размером 128 на 128 пикселей эта нейросеть показала точность распознавания до 99 процентов.
Что забавно, программа, которая предназначена для распознавания подделок, отлично умеет эти подделки улучшать. Разработчикам XceptionNet удалось добиться более качественного наложения маски одного лица на другое. Независимые оценщики на 8% хуже распознавали созданные таким образом изображения, нежели картинки, полученные при помощи Face2Face.
Это тоже интересно:
