人臉辨識技術發展時面對的最大問題是偽造人臉技術越來越成熟，幾可亂真之餘亦影響系統的準確度。商湯科技最近就研究一個可以為偵測偽造人臉的能力作評分的基準測試，協助業界在這方面繼續改進。
商湯科技與新加坡南洋理工大學合作，研究一個評量偽造人臉偵測能力的大規模基準測試，稱爲 DeeperForensics-1.0，將會包含 6 萬條影片，內有大約 1,760 萬個人臉，測試人臉辨識系統能否成功正確偵測人臉。研究人員表示，他們收集了從 26 個國家徵集的 100 名演員，從 20 到 45 歲不等，他們在 9 個不同的燈光環境中自然地說出 53 個句子，然後使用 DeepFake 方式放到目標影片中，然後作進一步編輯以模擬實際情況。
研究人員在論文中表示，來源人臉在構建高質素數據庫方面比目標面部所發揮的作用更加重要，特別是表情、姿勢和照明條件應該要更豐富，以便進行更具說服力的人臉交換。商湯科技表示，未來將會繼續發展 DeeperForensics，並希望這個基準測試系統可以廣泛地在業界得到應用，提升偽造人臉偵測水平。
來源：VentureBeat
