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仅差0.0005分, 全球“换脸”检测挑战赛中国科大团队获第二

 柳家李红 2020-06-16

科技日报记者 吴长锋

记者从中国科大获悉,6月13日,由脸书(Facebook)牵头,微软、亚马逊和麻省理工等知名企业与高校联合举办的DeepFake Detection Challenge(DFDC)人脸视频深度伪造检测挑战赛公布了最终结果,中国科学技术大学网络空间安全学院的俞能海教授、张卫明教授科研团队从2265支参赛队伍中层层突围,最终取得了全球第二的好成绩,获奖金30万美元,这也是国内战队所取得的最好成绩。

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DeepFake Detection Challenge(DFDC)官方网站

Deepfake“换脸”是近年来新兴的一类技术,通过深度学习算法,实现人脸视频的模拟与伪造。与传统的基于计算机图形学的高门槛换脸技术不同,Deepfake得益于AI技术的飞速发展,大大降低了换脸手段的技术门槛,这类技术目前已被广泛用于娱乐应用中,并开发了如ZAO、Impressions等换脸APP。但这类技术的盛行也带来了极大的潜在风险,尤其是在政治、金融、公共安全等领域,一旦出现恶意伪造,如身份伪造、舆情煽动等,都将对国家和社会带来巨大危害,因此开发有效的伪造人脸检测技术对于全球相关行业而言都迫在眉睫。在这一背景下,国际互联网巨头脸书联合微软、亚马逊等在Kaggle竞赛平台发布了“Deepfake Detection Challenge”人脸视频深度伪造检测挑战赛,奖金总额高达100万美元,用于奖励获得前5名的队伍,这也是Kaggle平台上迄今为止奖金数额最大的比赛之一。凭借着主办方强大的行业影响力与权威性,以及Deepfake的研究热度,该比赛得到全球从事相关研究的高校及企业的广泛关注,吸引了全球2265支队伍参与,共提交了3.5万个检测模型。

为了配合比赛的顺利进行,主办方发布了目前规模最大的伪造人脸视频数据集DFDC。该数据集包含超过11万个伪造人脸视频,涵盖了以Deepfake、face2face等方法为基础的多种面部伪造和表情操纵算法,参赛队伍以此数据集为基础,训练检测模型。主办方另外提供了两个线上的非公开数据集:public test(包含4千个视频)和private test(包含1万个视频),分别用于算法的性能验证与最后的成绩评定。各参赛队伍最终根据检测模型在private test数据上的检测准确性进行排名。

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最终排名情况

这项比赛历时三个半月,经过不断的模拟攻防与算法改进,中国科大的\WM/战队最终取得了全球第二的好成绩,与第一名仅差0.0005分。战队由中国科学技术大学信息处理中心的博士后、博士生和硕士生组成。

中国科大信息处理中心由香港已故著名实业家邵逸夫先生捐赠,始建于1989年,在多媒体和人工智能领域的科学研究与人才培养方面都有着突出的成就。近年来在对抗样本、深度学习模型保护、深度伪造与检测等方向取得了一系列重要成果,在相关领域的顶会CVPR、AAAI、ICCV等发表了多篇高水平论文,并在2019年人工智能顶会IJCAI-Alibaba人工智能算法对抗赛获得防御赛冠军和非定向攻击亚军。本次人脸视频深度伪造检测挑战赛取得的优异成绩是中国科大在人工智能安全领域的一次重要突破。

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