可信媒体挑战数据集与用户研究
计算机视觉与模式识别
2022-08-17 v3
摘要
强大深度学习技术的发展给社会和个人带来了一些负面影响，其中之一就是虚假媒体的出现。为应对该问题，我们组织了可信媒体挑战（TMC）以探索如何利用人工智能（AI）技术对抗虚假媒体。为支持进一步研究，我们发布了从TMC挑战中准备的数据集，包含4,380个虚假视频和2,563个真实视频，采用多种视频和/或音频篡改方法生成不同类型的虚假媒体。TMC数据集中的所有视频均附带音频，且最低分辨率为360p。视频时长、背景、光照各异，并可能包含模拟传输错误与压缩的扰动。我们还开展了一项用户研究，以展示TMC数据集的质量并比较人类与AI模型的性能。结果表明，TMC数据集在许多情况下可欺骗人类参与者，且可信媒体挑战的获胜AI模型表现优于人类。TMC数据集可经[email protected]申请用于研究目的。
引用
@article{arxiv.2201.04788,
title = {Trusted Media Challenge Dataset and User Study},
author = {Weiling Chen and Sheng Lun Benjamin Chua and Stefan Winkler and See-Kiong Ng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.04788},
year = {2022}
}