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新的神经网络可以识别假照片
最近，“deepfakes”——使用计算机算法修改的虚假照片和视频——引起了越来越多的关注。通过特殊的操作，可以给人留下某些人正在做一些他们在现实中从未做过的事情的印象。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）最近，“deepfakes”——使用计算机算法修改的虚假照片和视频——引起了越来越多的关注。通过特殊的操纵，可以给人留下某些人正在做一些他们在现实中从未做过的事情的印象。
此类假视频未来可能会成为一个严重的问题，因此加州大学开发了一种新的实验神经网络来识别深度伪造品。
神经网络使用原始图像和假图像的大型数据库进行训练，并进行相应标记。在编辑后的照片中，科学家们强调了添加片段的边界——通常，在假图像中，修改后的物体的边界与原始物体的边界不同。这些差异对于人类来说并不总是可见的，但仔细的计算机分析将使它们能够被识别。新的神经网络使用精选的训练照片来识别所提供数据中的模式。在随后使用不熟悉的图像进行的测试中，系统“在大多数情况下”识别出了深度伪造品。
到目前为止，神经网络仅适用于照片，但团队希望将其应用于视频 - 最有可能的是，该算法将分析单个帧。该技术很可能永远无法达到绝对准确的水平，只能预先标记人们随后会查看的可疑图像。
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