In Ictu Oculi: Exposing AI Created Fake Videos by Detecting Eye Blinking

文章目录

  • In Ictu Oculi: Exposing AI Created Fake Videos by Detecting Eye Blinking
    • 背景
    • 关键点
    • 内容
      • 预处理
      • Long-Term Recurrent CNNs
      • LSTM-RNN
      • 模型训练
    • 实验
      • data
    • 启示

In Ictu Oculi: Exposing AI Created Fake Videos by Detecting Eye Blinking

会议:2018 IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS)
作者:
在这里插入图片描述

背景

虽然基于信号水平线索(例如传感器噪声、CFA插值和双JPEG压缩)、物理层证据(例如照明条件、阴影和反射)或语义级一致性(例如元数据的一致性)的传统媒体取证方法可以应用于此目的,但它们对于检测DeepFake视频不够可靠或有效。

眨眼指的是眼睑快速闭合和打开的运动。自发眨眼是指在没有外界刺激和内部努力的情况下眨眼,由运动前脑干控制,在没有意识的情况下发生,具有重要的生物学功能,可以滋润泪液,清除角膜和结膜表面的刺激物。

关键点

基于视频中眨眼的检测,这是一种生理信号,在合成的假视频中没有很好地表现出来

没有眨眼是DeepFake视频的一个明显迹象

内容

对于一个健康的成年人来说,每次眨眼之间的间隔通常为2-10秒,但实际频率因人而异,典型的眨眼时间为0.1-0.4秒/blink2。
我们应该期望从上述频率和持续时间的真

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