藍盟IT外包，利用心率製造信號，也可以「抓住」假模型

2020-10-10 藍盟企業it外包服務

生物信號被證明為真實影像的真實感標記，也被用作deepfake檢測的重要生物標記。 據我們所知，假視頻的合成人物不能有與真視頻人物相似的心率模式。 這項研究的重要發現基於這樣的事實：這些生物信號可以解釋為包括各模型的殘差標識變換在內的假心率。 這不僅確定了視頻的真實性，而且促進了對可用於分類生成該視頻的源模型的生物信號的新搜索。
為了連續捕捉生物信號的特徵，研究者定義了新的時空塊——PPG單元。 此時空間塊將多個原始的PPG信號及其功率譜組合起來，從一個固定的窗口中提取。 為了生成PPG單元，首先需要使用面部檢測器按每一幀找到面部。
第二步是從檢測到的人的臉上提取具有穩定的PPG信號的關心區域(ROI ) (圖1d )。 為了有效地提取，研究者利用眼睛和嘴之間的臉部區域，最大限度地增加了皮膚暴露。

由於來自面部不同區域的PPG信號之間存在相關性，因此定位ROI並測量其相關性是檢測的重要步驟。


第三步需要非線性ROI與矩形圖像對齊。 在本研究中，我們使用Delaunay triangulation [26]，然後對每個矩形使用非線性仿射變換，將每個矩形轉換為校正圖像(rectified image )。
在第四步中，研究者將各圖像分割為32個相等大小的正方形，在幀尺寸的固定窗口中計算各正方形的原始Chrom-PPG信號，不幹擾面部檢測(圖1e )。 然後，計算校正圖像中的Chrom-PPG。 這是因為可以生成更可靠的PPG信號。 每個窗口現在都有 32個原始PPG值。
這個研究中提出的系統用Python語言實現，用OpenFace庫進行面部檢測，OpenCV進行圖像處理，用Keras實現神經網絡。

表1顯示了測試集中的PPG單元分類結果，VGG19區分了4種不同的生成模型，在檢測FaceForensics (FF )的實際影像方面達到了最高的精度(圖1f )。 像DenseNet和MobileNet這樣的複雜網絡因為過擬合，所以達到了非常高的訓練精度，但在測試集中的效果與人們的意見相反

文/上海藍盟 IT外包專家

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