ZAO换脸App刷屏，其中的肖像“完全授权”条款你知道吗( 六 )
不自然的眨眼
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由于用来训练神经网络的图像数据往往是睁着眼睛的，因此 Deepfake 视频中人物的眨眼或不眨眼的方式通常是不自然的。
去年，奥尔巴尼大学（University of Albany）的研究人员发表了一篇论文，提出了一种可以检测这种不自然眨眼的技术。有趣的是，这项技术使用的也是深度学习，和制作假视频的技术是一样的。研究人员发现，利用眨眼视频训练出的神经网络可以在视频中定位眨眼片段，找出非自然眨眼运动的一系列帧。结果发现，Deepfake 视频中人物的眨眼不符合正常的生理学规律，由此可以识别出哪些是原始视频，哪些是 Deepfakes 视频。
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原始视频（主持人，图上）和 Deepfake 视频（尼古拉斯凯奇，图下）中人物眨眼的检测示例。结果显示，原始视频中 6 秒内可以检测到人物的眨眼，而 Deepfake 视频中 6 秒内未检测到人物眨眼，这不符合生理学规律。
论文地址：https：//arxiv.org/pdf/1806.02877.pdf
追踪头部运动
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每个人都有独特的头部运动（如开始陈述事实时点头）和面部表情（如表达观点时得意得笑），但 Deepfakes 中人物的头部动作和面部表情都是原人物而非目标人物的。
基于此，加州大学伯克利分校的研究者提出了一种检测换脸的 AI 算法。其基本原理是：利用一个人的头部动作和面部表情视频训练一个神经网络，然后拿这个神经网络去检测另一个视频中的人物动作和表情是否属于这个人。模型准确率达到 92%。
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