新たな研究はディープフェイクを見抜く弱点は瞳孔にあると説明する
新たな研究はディープフェイクを見抜く弱点は瞳孔にあると説明する / Credit:canva
technology

AIが合成した顔「ディープフェイク」を確実に見抜く方法が見つかる (2/2)

2021.09.14 Tuesday

Something in The Eyes Reveals if You’re Looking at a Person Who Doesn’t Exist https://www.sciencealert.com/something-in-the-eyes-reveals-if-you-re-looking-at-a-person-who-doesn-t-exist 総務省 プラットフォームサービスに関する研究会(第27回) https://www.soumu.go.jp/main_content/000749422.pdf
Eyes Tell All: Irregular Pupil Shapes Reveal GAN-generated Faces https://arxiv.org/abs/2109.00162

「ディープフェイク」の歪んだ瞳孔

実在の自分の画像は瞳孔が真円だが、偽物は瞳孔が歪んだ形になる。
実在の自分の画像は瞳孔が真円だが、偽物は瞳孔が歪んだ形になる。 / Credit:Hui Guo et al.,arXiv(2021)

上の画はさきほど例にあげた敵対的生成ネットワーク(GAN)によって作成された人物の顔写真ですが、この二人の写真の目を拡大するとある異変に気づきます。

本物の人間の顔写真は、瞳孔がきれいな円形をしているのに対して、偽物の瞳孔はいびつに歪んでいるのです。

通常、健康な人間の瞳孔は円形です。

しかし、GANで生成された顔では目の領域に、明らかに確認できるレベルの不整合が見られたのです。

研究者によると、この奇妙な現象は、人工知能に人間の目の解剖学的構造の理解が不足しているために起きるものだといいます。

そこで研究チームは、写真の目から瞳孔の輪郭を自動抽出して、円形の度合いを調査する検出ツールを作ってみました

そして、そのツールで2000枚の画像(内1000枚は本物の顔で、1000枚はGANが生成した偽物)をディープフェイクかどうか判別する実験を行ったのです。

するとこのツールは、本物と偽物を確実に区別することができたのです。

瞳孔を調査した実験画像の例。数値は瞳孔の円形度合い。左が実在の顔写真、右が偽物。
瞳孔を調査した実験画像の例。数値は瞳孔の円形度合い。左が実在の顔写真、右が偽物。 / Credit:Hui Guo et al.,arXiv(2021)

実際の人間の瞳孔とは異なり、高品質のStyleGANで作成された顔であっても、瞳孔には不規則な形状が広く存在しているとわかりました。

ディープフェイクは、現在ソーシャルメディアプラットフォームなどで人々を欺くために利用されることも増えてきました。

総務省に報告されているデータでは、2020年12月に検出されているディープフェイク動画は8.5万件に登るといいます。

今回の技術は、非常にシンプルな方法で、こうしたディープフェイクの悪意ある利用に対抗する手段として役立つ可能性があります。

もちろん、それは誰かがAIに適切な人間の瞳孔の形を教えるまでは、という話になりますが。

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