В НИТУ МИСИС разработали нейросеть для поиска фейковых лиц на фото и видео
В Университете МИСИС разработали нейросеть для поиска и проверки фейковых изображений лиц, сообщает «Газета.Ru». Загрузить интересующее изображение можно через специальное веб-приложение. Также есть возможность сделать проверку через камеру компьютера. Создатели в ходе разработки проанализировали пять нейросетей и выбрали из них две наиболее перспективные. На их основе и была придумана версия с двухступенчатой системой. «Важным этапом разработки решения с использованием машинного обучения является поиск набора данных для обучения моделей. Мы использовали набор данных из 16 500 изображений: подлинных и фейковых с примерно равномерным распределением по типам обмана систем распознавания лиц: с помощью печатных фотографий и изображений на экранах электронных устройств, масок и персонажей мультфильмов. А также сами напечатали фотографии людей с различными внешними признаками, сделали их «ложные» изображения и добавили в выборку», – отметила одна из авторов проекта Алиса Семенова. На первом этапе используется предобученная нейронная сеть MTCNN, а на втором – сеть InceptionResnet. Результаты двух этапов объединяются, чтобы получить итог и определить подлинность картинки.
ОТР - Общественное Телевидение России
marketing@ptvr.ru
+7 499 755 30 50 доб. 3165
АНО «ОТВР»
1920
1080
В НИТУ МИСИС разработали нейросеть для поиска фейковых лиц на фото и видео
В Университете МИСИС разработали нейросеть для поиска и проверки фейковых изображений лиц, сообщает «Газета.Ru». Загрузить интересующее изображение можно через специальное веб-приложение. Также есть возможность сделать проверку через камеру компьютера. Создатели в ходе разработки проанализировали пять нейросетей и выбрали из них две наиболее перспективные. На их основе и была придумана версия с двухступенчатой системой. «Важным этапом разработки решения с использованием машинного обучения является поиск набора данных для обучения моделей. Мы использовали набор данных из 16 500 изображений: подлинных и фейковых с примерно равномерным распределением по типам обмана систем распознавания лиц: с помощью печатных фотографий и изображений на экранах электронных устройств, масок и персонажей мультфильмов. А также сами напечатали фотографии людей с различными внешними признаками, сделали их «ложные» изображения и добавили в выборку», – отметила одна из авторов проекта Алиса Семенова. На первом этапе используется предобученная нейронная сеть MTCNN, а на втором – сеть InceptionResnet. Результаты двух этапов объединяются, чтобы получить итог и определить подлинность картинки.
В Университете МИСИС разработали нейросеть для поиска и проверки фейковых изображений лиц, сообщает «Газета.Ru». Загрузить интересующее изображение можно через специальное веб-приложение. Также есть возможность сделать проверку через камеру компьютера. Создатели в ходе разработки проанализировали пять нейросетей и выбрали из них две наиболее перспективные. На их основе и была придумана версия с двухступенчатой системой. «Важным этапом разработки решения с использованием машинного обучения является поиск набора данных для обучения моделей. Мы использовали набор данных из 16 500 изображений: подлинных и фейковых с примерно равномерным распределением по типам обмана систем распознавания лиц: с помощью печатных фотографий и изображений на экранах электронных устройств, масок и персонажей мультфильмов. А также сами напечатали фотографии людей с различными внешними признаками, сделали их «ложные» изображения и добавили в выборку», – отметила одна из авторов проекта Алиса Семенова. На первом этапе используется предобученная нейронная сеть MTCNN, а на втором – сеть InceptionResnet. Результаты двух этапов объединяются, чтобы получить итог и определить подлинность картинки.