快捷搜索:  test  as

Adobe推出“反PS”工具 准确率高达99%

虚假图片和视频泛滥成灾,连PS的店主Adobe都坐不住了,该公司和UC伯克利联合打造一款“反PS”神器,专门识别被改动过的面部图像,识别准确率达99%,你的美照P没P过,P前什么样,它一眼就看出来!

近日,Adobe在博客上发布,公司与加州大年夜学伯克利分校的科学家相助取得了新的钻研成果,使用机械进修技巧,可以检测出面部图像是不是被工资改动过的。

这项钻研由Adobe钻研职员Richard Zhang、Oliver Wang以及加州大年夜学伯克利分校相助者Shengyu Wang,Andrew Owens博士和Alexei A. Efros教授合营完成。该对象应用了由DARPA MediFor计划辅助的Photoshop Face Aware Liquify功能。虽然今朝仍处于早期阶段,但Adobe和加州大年夜学伯克利分校之间的这类相助,是迈向图像取证周全推进的紧张一步。

这项新钻研旨在更好地检测图像、视频、音频和文档的编辑改动。以前Adobe的钻研主要集中在基于拼接,克隆和删除等改动手段的图像处置惩罚和检测。

这次打造的这款对象专门检测由Photoshop的Liquify功能进行的编辑,Liquify常用于调剂面部图像的外形和改变面部神色。“Liquify的效果可能很风雅,可以作为一个有趣的测试案例,用于检测面部的剧烈或奥妙的变更,”Adobe表示。

这项新钻研的基础问题是:

是否能创建一种比人类更靠得住地识别面部图像被改动的AI对象?

这款对象是否能够解码对图像所做的特定变动?

是否能够取缔这些变动,查看并恢回覆再肇始图像?

这两张图中的人脸图像均取自本钻研的练习数据集,上图中为真实图像,下图中为颠末改动后的图像,你能看出真假吗?

PS老店主推出“反PS”对象,准确率高达99%

该项目经由过程练习卷积神经收集(CNN),成功识别颠末改动的面部图像。钻研职员编写了Photoshop脚本,建立了一个内容广泛的图像练习集,在数千张从互联网上抓取的图片上应用Face Aware Liquify功能。然后随机选择这些照片的子集对模型对象进行练习。

此外,钻研职员还聘用了一位艺术家,专门对数据集中的图像进行工资改动。因为图像中包孕了人类创造力的这一要素,大年夜大年夜拓宽了测试集中的图像改动和技巧的范围,使练习数据集的多样性越过了仅包孕自动合成天生的图像的范围。

该对象还能确定面部外形变更的详细领域和措施。在实验中将编辑后的图像规复到其原始状态,给钻研职员留下了深刻的印象。

由左至右依次为:经改动的图像、检测到改动、自动还原后的图像、原始图像

颠末练习之后算法异常有效。面对经后期编辑过的面部图像,人类自愿者选出精确的谜底的概率是53%,而算法的判断精确率高达99%。这款对象以致能够建议若何将照片规复成为原本未编辑的状态。

算法模型的全局评估结果

今朝还做不到“一键还原”,抵御虚假图像还要靠"民众,"意识

“还原原始图片的义务彷佛是弗成能完成的,由于面部外形和特性变更的可能性异常多,”加州大年夜学伯克利分校的Alexei A. Efros教授说。“但在本钻研中,深度进修能够看清底层图像数据的组合,比如变形、假像,以及更高档其余线索,比如画面结构等,这些措施看起来是有效的。”

不过他也表示,今朝“一键还原”这种神奇功能现在还没有实现。“但我们生活在一个越来越难以相信我们所破费的数字信息的天下,我等候着进一步探索这一钻研领域。”

Adobe钻研部门认真人Gavin Miller表示:“着实除了这样的技巧之外,抵御虚假图片诈骗的最好的防御,是越来越老练的"民众,"。我们必要让"民众,"懂得,他们看到的内容是可能被窜改的。这种窜改大年夜部分时刻都是为了误导他们。”

今朝Adube没有急速盘算将这项最新成果进行商业化,公司在博客中表示:“虽然我们为Photoshop和Adobe的其他创尴尬刁难象对天下的影响认为自满,但我们也熟识到了技巧本身的道德意义,由于虚假图像和视频的泛滥是一个严重而紧迫的问题。”

您可能还会对下面的文章感兴趣: