【情报百科】如何识别真假脸？人眼PK人工智能小锦囊

【情报百科】如何识别真假脸？人眼PK人工智能小锦囊

还记得福韵君曾经给大家讲过通过瞳孔暴露住处、剪刀手暴露指纹的案例吗？（警告！你的照片正在偷偷暴露你的秘密……）照片中可以隐藏大量的细节，甚至个人敏感信息。但事实上，照片中的信息也并非都是真实的。

图源：摄图网可商用图片

比如以下两张图中的小哥，猜猜是不是真人？别着急说出答案，可以先看完本文的Tips再作答~

Radford 等人的“无监督表示学习与深度卷积生成对抗网络”（2014 年），也称为 DCGAN。

不好意思放错了，这是2014 年由机器学习研究员 IanGoodfellow 引入的生成对抗网络（generative adversarial networks 或称为GANs），因为属于早期的GAN 图像，所以还是能看出来有一些不和谐，很容易被人类识别。 “Generative”是因为它们输出图像之类的东西，而不是对输入的预测（例如“是否热狗”）；“adversarialnetworks”（ “对抗性网络”）是指它们使用两个神经网络在“猫捉老鼠的游戏”中相互竞争，就像收银员和造假者一样：一个试图欺骗对方认为它可以生成真实的例子，另一个试图区分真假。 但后来的GAN图像确实真的越来越能以假乱真了。

Karras 等人的“ProgressiveGrowing of GANs for Improvement Quality, Stability, and Variation”（2017 年），也称为 PGAN 或 ProGAN。 AMAZING！

那究竟如何识别这些AI 生成的“假”图像呢？别着急，福韵君教你找找GAN图像主动露出的“马脚”。

从“头”看起——头发的端倪

AI生成的图像，一般可以较为精细地处理人体的其他器官和部位，但对于头发的处理漏洞往往就会多一些。毕竟人的发型有很多的可变性，也有很多的细节，这使它成为 GAN 最难捕捉的细节之一。 你会看到“假”照片中的人物顶着像油漆刷出来的不自然的假发，僵硬、缺少弯曲弧度。

直发看起来像油漆

可以说看头发是识别 GAN 生成的“假”图像最快的方法之一。看这些束成一团的头发、在肩膀周围产生随机的头发，以及在前额上散落浓密的头发。

“超现实”的背景和绘画渲染

GAN 中的人脸看起来可信的原因之一是所有训练数据都已居中。这意味着 GAN 建模时的可变性较小，例如，在眼睛和耳朵的放置和渲染方面。另一方面，由于实际背景可以包含的内容太多，GAN往往只能复制一般的背景纹理，而不能很好处理“真实”的背景场景。所以还会出现以下这样的诡异情况，比如照片中出现奇怪的“人物”，比如背景看起来像撕碎的一样。

文字无法辨认

不对称的脸

中间是数据集中的“平均人脸”，基于来自世界各地的 Flickr 用户的 7 万张照片，右耳（图像左侧）似乎有耳环，但左耳没有；右图左右耳明显不一样大。

除了左右耳的不同耳环以外，还要注意不对称的眼镜（通常框架会左、右侧“自成风格”，有时候框架会弯曲或变成锯齿状）、面部毛发的不对称以及左右两侧不同形式的领子或织物等。

奇怪的牙齿

如上图，一颗牙齿中间有一个空隙。在某些情况下，甚至会“变”出三颗门牙，如下面的最后一张照片所示。

这个问题也同样出现在了其他领域，比如使用砖块等图像进行纹理合成的时候。

非刻板印象的性别呈现

看下图就并不是一张所谓的“女装大佬”照片，而是由GAN生成的“假”照片。

这个 GAN 是在CelebA 的一个子集上训练的，其中包含 10k 名人脸的 200k 图像。

半正规噪点和荧光渗透

半正规噪点（Semi-regular noise）：一些原本为单色的区域可能会出现带有水平或垂直条带的半正则噪点。在上面的例子中，这可能是网络试图模仿布料的质地。较旧的 GAN 具有更突出的噪声模式，通常被描述为棋盘伪影（checkerboard artifacts）。 荧光渗透（Fluorescent bleed）：有时候一些荧光色会从背景渗入头发或脸上。一些较浅的纯色区域可能出现多种色调，如衣领、颈部和眼白等。

如下图：

“水斑”（Water-splotches）：StyleGAN 算法的显着特征之一是有时会产生闪亮的斑点，看起来像旧照片上的水渍。它们可能会出现在图像的任何地方，但通常是在头发和背景间的界面处。如下图。看了那么多假图像，我们再来看一组真实的人脸照片，看这些清晰的背景文字、匹配的

耳环、同样大小的牙齿、细致的发型。

你猜对了吗？ 还想再锻炼一下自己辨别“真假脸”的火眼金睛？可以试试“哪张脸是真的？”这个小游戏哦。游戏地址：https://whichfaceisreal.com/index.php

封面来源：摄图网可商用图片

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