古有照妖镜今有换脸识别机 微软CVPR 2020力作让伪造人脸无处遁形

在这部分，作者研究了两个重要的增强策略：a)掩模变形，其目的是给Face X-Ray的形状带来更大的变化；b)颜色校正，以产生更逼真的混合图像。这两种策略对于产生多样化和高正确度的数据样本是至关重要的，这些数据样本对网络训练也产生了帮助。

另外，在自监督数据生成过程中，采用了相位混合的方法，使用不同类型的混合来构建测试数据，并在使用alpha混合构建训练数据时对模型进行评估。结果如下图所示

One More Thing

Face X-Ray对于“半合成”图像有奇效，但是也有两个局限性，第一是对于纯合成的图片，由于标记无法有效识别，所以FaceX -Ray无法攻克。这也就是前面说的：“这个方法依赖于一个混合步骤，因此可能不适用于完全合成图像”。

第二个局限是如果有人专门针对此算法训练对抗样本，那么也有可能Face X-Ray也有可能失效。

另外，和其他换脸检测技术一样，此技术对图像分辨率敏感，如果图片分辨率较低，那么Face X-Ray检测率也会较低。

左：郭百宁。右：陈栋

针对此项研究，AI科技评论也专门采访了微软亚洲研究院常务副院长郭百宁和微软亚洲研究院高级研究员陈栋。

问：对于完全合成图片以及对抗样本Face X-Ray无法准确识别，有何解决办法？

答：我们尚在研究中，计划在背景细节处的检测下功夫，因为合成的图片一般对于背景的处理比较粗糙。另一个想法是从将真实图片与伪造图片进行对比训练算法，因为一般名人或者其他人脸图片都有独特的属性ID，将这种独特的属性ID作为数据训练也能改进算法。

问：Face X-Ray能够识别用修图工具修改的人脸照片？

（编辑：衢州站长网）

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