雷鋒網(公眾號:雷鋒網)按:這裡是,AI 研習社編譯的 Two minutes paper 專欄,每周帶大家用碎片時間閱覽前沿技術,了解 AI 領域的最新研究成果。
原標題:An AI For Image Manipulation Detection _ Two Minute Papers_261
翻譯 | 孫啟超 整理 | MY
又到了每周更新的兩分鐘論文環節啦,講道理,AI 研究真的為你們操碎了心!
在過去的視頻中,我們講過如何在視頻中更真實的模仿出土地、花紋等形狀,也講過如何將圖片中不滿意的部分去掉並且最大限度保持照片逼真,現在,又要來幫你區分視頻中修改、合成的部分。
該項目主要研究如何對視頻中修改後的區域進行定位的技術。
你也許會好奇視頻怎麼能修改圖像。有這種疑問的小夥伴,難道你忘記被摳圖電視劇支配的恐懼了嗎?
這種渣渣技術到人眼可識別的就不用勞煩AI大佬了,剩下那些摳圖細無聲的就要靠算法來幫忙。而這個算法用的是兩層卷積神經網絡來實現的。
這個學習算法的第一步是通過圖像顏色的數據找出不正常的輪廓和邊緣,然後找出圖像中的噪音信息並分析他們之間的聯繫。
圖像如果被修改了,不管噪音還是顏色數據都會改變,即時他們看起來還是一個接一個。許多聰明的攻擊者會通過壓縮的方式吧錯誤隱藏進去,但是這逃不過算法的眼睛,通過這個算法的處理,根本看不出失真,但是可以檢測出被篡改過。
正如大家之前評論提到的那樣,如果有一個稍加修改就能區分偽造圖片的神經網絡,我們或許可以換個角度把它當作鑑別器,來訓練神經網絡模型從而得到一個更好的偽造器。大家怎麼看呢?
視頻原址:https://www.youtube.com/watch?v=WMr9ljLomUI
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