Membedakan deep fakes secara digital
Machine

Membedakan deep fakes secara digital


Kredit: Domain Publik Unsplash / CC0

Gambar yang dihasilkan komputer menjadi semakin realistis ke titik di mana pemirsa dapat, dengan pandangan biasa, menganggap gambar sebagai gambar yang alami dan nyata daripada CGI, dan sekarang bahkan sampai pada titik bahwa pemalsuan yang dalam dapat dipercaya sebagai gambar alami bagi semua. tapi tatapan dan pemeriksaan yang paling intens.

Pekerjaan dijelaskan di Jurnal Internasional Sistem Komunikasi Otonom dan Adaptif, menunjukkan bagaimana metode forensik berdasarkan jaringan saraf konvolusional (CNN) dapat digunakan untuk mengotomatiskan perbedaan antara gambar alami dan CGI. Min Long dan Sai Long dari Sekolah Teknik Komputer dan Komunikasi di Universitas Sains dan Teknologi Changsha, dan Fei Peng dan Xiao-hua Hu dari Sekolah Ilmu Komputer dan Teknik Elektronik di Universitas Hunan, di Hunan, Cina, telah membangun model jaringan baru yang disetel dengan baik menggunakan database yang terdiri dari 10.000 gambar.

Bukti prinsip menunjukkan dengan tepat seberapa baik sistem ini dapat membedakan antara gambar alami dan buatan. Ia bahkan bekerja dengan gambar JPEG, yang terkenal sering menderita artefak kompresi, diskalakan, memiliki tingkat kebisingan visual yang tinggi dan efek operasi pasca-pemrosesan yang menurunkan kualitasnya dan mengaburkan garis antara CGI dan foto digital.

Kemampuan untuk membedakan antara CGI dan gambar alam memiliki implikasi penting untuk pemberitaan, politik, dan pekerjaan forensik yang kesemuanya semakin sering menyerah pada gambar palsu, dipalsukan, dan curang. Pendekatan tim didasarkan pada jaringan neural konvolusi dalam Inception-v3 dan pembelajaran transfer. Ini menggunakan 2048 dimensi fitur dalam gambar, yang diekstraksi oleh jaringan untuk klasifikasi untuk memungkinkan komputer membuat keputusan mengenai kebenaran gambar. Dalam pengaturan saat ini, akurasi setinggi 98 persen untuk jenis gambar tertentu. Langkah selanjutnya adalah meningkatkan kinerja lebih jauh dan melakukan uji eksperimental skala besar pada akurasinya.


Desain jaringan saraf tiruan baru dapat membedakan antara kulit yang sehat dan yang sakit


Informasi lebih lanjut:
Min Long dkk. Mengidentifikasi gambar alami dan grafik yang dihasilkan komputer berdasarkan jaringan saraf konvolusional, Jurnal Internasional Sistem Komunikasi Otonom dan Adaptif (2021). DOI: 10.1504 / IJAACS.2021.114295

Kutipan: Membedakan deep fakes secara digital (2021, 16 April) diambil pada 16 April 2021 dari https://techxplore.com/news/2021-04-discerning-deep-fakes-digitally.html

Dokumen ini memiliki hak cipta. Selain dari transaksi yang adil untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten tersebut disediakan untuk tujuan informasi saja.


Halaman Ini Di Persembahkan Oleh : Result SGP