Необходимо изменить изображения, чтобы обмануть систему, чтобы она идентифицировала каждую знаменитость как каждую из других знаменитостей
Рубрика: Конкурс
Участницы команды за 2 недели разработали проект в сфере искусственного интеллекта, который с точностью до 99% может распознавать дипфейк-материалы
Выставка достижений молодых ученых BT Young Scientist and Technology Exhibition, по итогам которой Тарр был объявлен победителем, проводилась в 57 раз
По условиям тендера, победителю предстоит выполнить работу на тему «Исследование возможных способов выявления признаков внутрикадрового монтажа видеоизображений, выполненного с помощью нейронных сетей». Кроме того, исполнитель должен будет составить техзадание на разработку аппаратно-программного комплекса для анализа видеофальшивок.
После подведения итогов конкурса команда исследователей из лаборатории Facebook AI и Калифорнийского университета в Сан-Диего подвергла три алгоритма
В рамках международной программы инновационных проектов Фонда «Сколково» «Глобальный вызов – искусственный интеллект для целей устойчивого развития (ЦУР)» объявлена специальная номинация от компании Тинькофф, официального партнера конкурса.
Различить фальшивые и правдивые изображения в эпоху технологий наподобие Deepfake — настоящий вызов для пользователей интернета
Проверить подлинность видео позволит российская система искусственного интеллекта, способная находить на записях дипфейки — привнесенные фрагменты, которых не было в оригинале. Точность работы этой нейросети составляет около 80%, благодаря чему ее разработчики заняли третье место на престижном международном конкурсе Deepfake Detection Challenge — всего в нем участвовало 2,2 тыс. команд из разных стран. В будущем новая система будет использована для разоблачения фейковых роликов, а также для защиты от мошенничества банков и сервисов online-платежей с биометрической идентификацией.
Видео интервью с победителем Deep Fake Detection Challenge Селим Сефербековым.
Селим рассказывает о технических шагах к достижению победы.
Разработчикам удалось добиться точности распознавания свыше 82% на стандартном тестовом датасете и чуть больше 65% — на усложнённом датасете
«Проблема биометрической удаленной идентификации пользователей сейчас как никогда ранее актуальна с учетом все большего перехода в онлайн клиентов и внутренних бизнес-процессов компаний. Ранее компания Oz Forensics показывала блестящие результаты по выявлению искусственных модификаций документов, а сейчас – по обнаружению биометрических атак DeepFake за счет использования нейросетей глубокого обучения. Расширение технологического стека позволяет формировать новые продуктовые решения, которые так важны сейчас с учетом смещения ландшафта угроз в 2020 году».
10 марта 2020 года российская компания Neurodata Lab сообщила, что заняла первое место в международном конкурсе по бесконтактному определению пульса, организованному в рамках международной конференции CVPR2020.
Входящая в экосистему Сбербанка компания VisionLabs второй год подряд стала первой на крупнейшем международном конкурсе ChaLearn Face Anti-spoofing Attack