Study Of AI Generated And Real Face Perception

2021

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist50301.2021.9465908
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The face is the most informative sign in a people's recognition. The face contains such features as identity, gender, race, mood, attention and emotions. Face recognition is critical for some services, while recent research shows that people recognition can be very different from person to person.In the past few years, a new type of algorithm Generative Adversarial Network (GAN) has appeared that allows you to generate artificial faces that are identical to real faces. This algorithm is currently widely used in the generation of new faces for marketing campaigns, video processing, increasing the resolution of images, as well as in entertainment applications.This study focuses on the effectiveness of recognizing, distinguishing and memorizing real and fake faces. In the introduction, a literature review is presented. It covers issues of decision-making by people, face recognition, and factors affecting the memorization of faces. The second part contains a description of research methodology - data collection, research design, concerns the work (collection, analysis) with data and procedures. Further hypotheses are put forward and the analysis and conclusion are given.