I det här dokumentet föreslår vi en ny metod för att exponera AI-genererade falska ansiktsbilder eller videor (vanligtvis känd som Deep Fakes). Vår metod är baserad på observationer att Deep Fakes skapas genom att skära syntetiserade ansikte regionen i den ursprungliga bilden, och genom att göra det, införa fel som kan avslöjas när 3D-huvudposer uppskattas från ansiktet bilder. Vi utför experiment för att demonstrera detta fenomen och vidareutveckla en klassificeringsmetod baserad på denna signal. Med hjälp av funktioner baserade på denna signal utvärderas en SVM-klassning med hjälp av en uppsättning riktiga ansiktsbilder och Deep Fakes.
I REF föreslår författarna att fel kan avslöjas när 3D-huvudet uppskattas från ansiktsbilderna, och de utvecklar ytterligare en klassificeringsmetod baserad på denna signal.
Exposing Deep Fakes Using Inconsistent Head Poses
{'venue': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}