تغيير المحتوى الرقمي باستخدام خوارزميات التعلم العميق

الملخص

تعتمد تقنية التزييف العميق ( Deepfake) على استبدال صورة وجه شخص بوجه شخص آخر مستهدف، أو استبدال صوت شخص بصوت شخص آخر مستهدف، لتبدو مقاطع الوسائط المرئية أو الصوتية المزيفة حقيقيّة،وعلى الرغم من أهمية هذه التقنية إلا أن تملك أضرار كبيرة تتمثل بالسماح باستغلال هذه التقنيات لصنع محتويات غير صحيحة تؤدي الى خلق مشاكل أمنية و اجتماعية. الهدف من البحث هو العمل على وضع تقنية للحصول على مقاطع مرئية مزيفة من خلال استخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية  والعمل على تدريب مجموعة من خوارزميات الذكاء الصنعي لاستخلاص الوجوه بأعلى دقة ممكنة ثم توليد الصور المزيفة وإجراء الاستبدال المطلوب بشكل يتناسب مع الشكل العام للهدف المراد تزيفيه حتى يبدو حقيقياً بالكامل.

يقدم البحث منهجية علمية مقترحة للحصول على مقطع مرئي غير حقيقي  بهدف إيضاح كيفية الحصول على هذا النوع من التزييف، وقد اعتمدت هذه المنهجية على:

• الرؤية الحاسوبية من خلال مكتبة opencv لمعالجة الصور.
• الشبكة العصبونية الالتفافية متعددة المهام MTCNN لاستخراج الوجوه.
• الشبكة العصبونية التنافسية التوليديةGNA لتوليد الصور بالملامح المزيفة.

خوارزمية تقدير معالم الوجوه لإجراء عملية الدمج والاستبدال .