惊呆了！这些“网红”可能都是假人

这位 " 假人 " 名为拉斐尔 · 巴达尼（Raphael Badani），他将自己包装成美国知名新闻平台 Newsmax 的内部人员，从事 " 政治风险顾问、国际关系高级分析师 " 相关工作。

利用这一身份他发表过有关 " 伊拉克如何伊朗的控制 "，" 迪拜为何如此动荡 " 等多篇文章。这些文章还被美国 Washington Examiner、RealClear Markets,、American Thinker 以及 The National Interest 等多家媒体转载。

但后来发现此人并不存在，其个人资料全部为伪造，文章也窃取自圣地亚哥创业公司创始人的博客。

此外，与以上有政治意图的造假案例相比，该技术可能被广泛的应用于日常社交，虽然不会涉及违法犯罪，但它确实在构建一个虚假的世界。例如有网友称，

不难想象，未来我们会经常看到此类分享照——与 " 假朋友 " 聚会，与 " 假狗 " 闲逛，抱着他们的 " 假婴儿 "。

仔细看，肉眼看也能识别

当然，随着造假信息的泛滥，相关反识别技术也在陆续推出。

目前的主流技术包括人脸 X 射线（ Face X-ray）检测、背景差异检测（Background Difference）、情绪识别网络（Emotion Recognition Network）检测，以及生物学信号（Biological Signals）检测，最高识别率可达到 99% 以上。

此外目前的人脸造假，无论是视频还是图像方面，还远未达到毫无差错的地步。

如果用肉眼观察，也能够发现一些痕迹。比如通过一些配饰，

图中的耳环看起来很相似，但细心一点可以发现有明显区别。另外眼镜也是一个常用的衡量配饰，GAN 创建的眼睛，框架两端经常会不对称，或有轻微变形。

在对称方面，GAN 在耳朵、眼睛的生成上也会有不一致出现。

最后，最明显的痕迹就是伪影和背景。

伪影就是在原图像上出现了并不存在的各种形态的混色影像，这一点最容易识别。伪影也是衡量合成图像质量的关键指标。此外，目标人脸之外的背景也是重点，如变形的树木、错位的草坪等。

引用链接：

https://www.nytimes.com/interactive/2020/11/21/science/artificial-intelligence-fake-people-faces.html?action=click&module=RelatedLinks&pgtype=Article

https://apnews.com/article/bc2f19097a4c4fffaa00de6770b8a60d

https://www.thedailybeast.com/right-wing-media-outlets-duped-by-a-middle-east-propaganda-campaign

（编辑：应用网_阳江站长网）

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