人的心跳有助于區分計算機生成的面孔與我們的面孔

計算機圖形學的最新進展使得創建難以與現實世界中的人類區分的計算機生成(CG)表示形式成為可能。今天在《電子影像雜志》(JEI)上發表的一篇論文“通過生理信號分析對視頻序列中的數字人臉進行檢測” ，提出了一種在多媒體取證的背景下識別自然人(NAT)和CG人臉的創新方法，以個人的心率作為區分特征。JEI由國際光學和光子學會SPIE和影像科學與技術協會(IS&T)共同出版。

人類呈現出可以從視頻序列中自動提取的脈沖信號。虛擬人沒有。Mattia Bonomi和Giulia Boato在他們的論文中證明，通過專注于從人臉進行脈搏頻率估計的算法并從該心率計算統計數據，他們可以將輸入人臉分類為CG或NAT。

JEI主編KarénEgiazarian指出：“機器學習和計算機圖形學的最新進展導致了'deepfakes'的迅速發展，在這種情況下，視頻中真實人物的面孔被計算機生成的人代替。” “這項技術如今已經公開可用，并且在電影界和廣告界得到了廣泛使用，欺詐者也使用了這種技術。但是如何區分人臉和計算機生成的人臉?Bonomi和Boato通過以下方式解決了這個問題：提出并應用生理信號分析，從人臉視頻中提取心率，并將其用作判別因素。”

本文的作者是意大利特倫托特倫托大學工程與計算機科學系的Mattia Bonomi和Giulia Boato。