Технология VisionLabs для распознавания фейкового видео
Компания VisionLabs, один из лидеров в области компьютерного зрения и машинного обучения, разработала технологию распознавания дипфейков для выявления фейкового контента. С помощью нейронных сетей детектор находит на видео замену лица или мимики человека, а также определяет сгенерированные лица. Решение должно препятствовать распространению ложной информации в социальных сетях и мессенджерах.
Дипфейки создаются с помощью нейронных сетей, которые на изображении подменяют лицо человека. При этом в созданном видео присутствуют признаки редактирования: например, различия в освещении и свете между наложенным лицом и окружением или невидимые человеческому глазу артефакты. Именно их способна обнаружить технология VisionLabs. Детектор работает по одному кадру и выявляет дипфейки для всех лиц на изображении, если их несколько.
Точность работы детектора VisionLabs протестирована на различных данных. В зависимости от качества изображений и разновидности дипфейков она составляет от 92 до 100%, что сравнимо с лучшими мировыми алгоритмами распознавания дипфейков. При проверке на датасете, куда входят самые распространенные типы фейков, технология показывает точность 96,2%.
Разработанная технология будет полезна в кейсах, где необходимо выявить фейковый контент, таких как загрузка видео от пользователей в социальных сетях, публикации в медиа или подтверждение личности спикеров на онлайн-мероприятиях. Детектор дипфейков также можно использовать в цифровых сервисах – удаленное обслуживание с авторизацией по биометрии лица, дистанционная аттестация или цифровое правосудие.
Вместе с технологией Liveness от VisionLabs детектор дипфейков сможет обеспечить комплексную защиту биометрических систем от спуфинга. Liveness защищает от физических атак представления – распечатанных фотографий, replay-атак и различных масок, включая 3D, а детектор дипфейков – от виртуальной подмены изображения.
Алгоритмы Liveness VisionLabs неоднократно становились победителями международных конкурсов и проходили независимые тестирования, которые подтвердили их надежность.