近日，腾讯优图实验室首度刷新人脸伪造检测FaceForensics Benchmark新纪录，整体检测准确率达到业界第一。
FaceForensics Benchmark是德国慕尼黑工业大学（TUM）联合Google等多家机构共同发布的大规模人脸伪造数据集，以促进业界对人脸伪造检测的学术研究，并提升工业界对于人脸防伪业务落地的重视程度。
近几年，随着生成对抗网络等AI技术的发展，深度人脸生成技术及其应用不断成熟，人们可以通过神经网络快速实现人脸生成、人脸编辑和人脸替换。人脸生成技术推动了娱乐与文化交流产业的新兴发展，但同时也给人脸安全带来巨大的潜在威胁。人们可以轻易利用DeepFakes等换脸技术制作色情视频或虚假新闻，从而对社会造成不良影响。针对这些伪造人脸的检测和防御已经到了刻不容缓的地步。
FaceForensics Benchmark数据集使用了四种业界先进的人脸伪造技术，分别是Face2Face、FaceSwap、DeepFakes和NeuralTextures。这些伪造出来的人脸图像自然逼真，单纯从人眼视觉效果上来看真假难辨，挑战巨大。
腾讯优图对人脸防伪检测进行深入研究，从人脸生成的原理和本质出发，提出了一种基于注意力机制的伪造人脸检测技术RealFace，该技术结合人脸的图像特征和噪声特征，能够充分发掘伪造人脸所产生的伪影细节，同时利用注意力机制对人脸图像的伪造位置进行捕捉，有效地提高了伪造人脸图像的检测精度。
不久前，优图实验室还联合腾讯研究院发布了《AI生成内容发展报告》，全面解读了“深度合成”技术的发展和应用情况，并总结了关于“深度合成”技术的十大误解。人工智能商业化进程的加速，让越来越多的人工智能产品出现在大众生活中，尤其是一些使用“深度合成”技术的人脸融合、合成人脸和合成虚拟形象的社交产品持续出现。
随着深度合成技术快速迭代升级，人脸伪造检测是一个技术攻防的持久战，腾讯优图始终秉承科技向善的使命，防范AI技术滥用，将不断在人脸安全领域持续深耕，在算法研究和业务落地上持续打磨技术能力，同时，通过腾讯云慧眼输出相关技术服务，全面覆盖微信小程序、公众号、APP、H5以及智能终端等场景，广泛应用于金融、直播、游戏、电商、政务民生等数百行业场景、数万多个项目，从而更好的推动保障人脸相关应用的安全。
【1】http://kaldir.vc.in.tum.de/faceforensics_benchmark/index.php
免责声明：此文内容为第三方自媒体作者发布的观察或评论性文章，所有文字和图片版权归作者所有，且仅代表作者个人观点，与极客网无关。文章仅供读者参考，并请自行核实相关内容。投诉邮箱：editor@fromgeek.com。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
