Фейковые фото научились определять по глазам
Профессор астрофизики Кевин Пимблет из Университета Халла в Великобритании задался необычным вопросом: можно ли с помощью науки определить, какие изображения поддельные, а какие настоящие. Для этого он решил остановиться на отражениях в глазах — такой очевидной вещи, с которой искусственный интеллект справляется крайне плохо. В помощники себе он нанял студентку Адеджумоке Оволаби, чтобы та написала программное обеспечения для сканирования фотографий. Ну, а весь массив данных был взят из свободных источников: реальные лица с сайта Flickr, а фейковые с This Person Does Not Exist.
Небольшая справка. This Person Does Not Exist — сайт, который специализируется на генерации фотографий людей, отличающихся невероятной реалистичностью. На нем можно выбрать пол, возраст и этническую принадлежность, а после получать новые лица до бесконечности.
При более внимательном рассмотрении фейковых фото профессор заметил, что в освещении и бликах на глазных яблоках есть практически незаметные отличия. Однако, без специальных инструментов, он не мог четко их зафиксировать. Так что на помощь пришло программное обеспечение под кодовым названием «Pimbblet и Owolabi», основанное на методах из учебников астрономии: «параметры CAS» и «индексе Джини».
Погрузимся в теорию. Параметры CAS позволяют определить структуру галактики: изучают концентрацию, гладкость и асимметрию светового профиля. Но в случае с отражениями на глазах, это не очень полезно — пятна света слишком размазаны по яблоку и, зачастую, делают изображение вообще не симметричным. А вот коэффициент Джини работает куда лучше. С помощью него измеряют неравенства по спектру значений.
«Джини берет все распределение пикселей, а после сравнивает их значения слева и справа. Это надежный непараметрический подход»Кевин ПимблетПрофессор астрофизики Университета Халла в Великобритании
По итогу, программа на данный момент является лишь доказательством задумки. Она по-прежнему выдает ложноположительные и ложноотрицательные результаты, причем частота ошибок составляет примерно три из десяти. Кроме того, пока что тесты проводились только на одной модели ИИ. По мнению Дэна Миллера, психолога из Университета Джеймса Кука в Австралии, результаты дают полезную информации, но пока что вряд ли пригодятся обычным людям — уж слишком сложные математические модуляции.
Кстати, интересный факт. Вы знали, что в начале июля 2024 года в Германии смогли напечатать роговицу глаза? Да, буквально на 3D-принтере. Подобный технологический прорыв позволит помочь миллионам людей с нарушениями зрения.
