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DeepFake被用到了电信诈骗里，该怎么破？
让他转过头，看看他的侧脸就好了。
DeepFake一直以来都存在着这样一个漏洞：当伪造的人脸完全侧着（转90°）时，真实性就会急剧下降。
为什么会出现这样的结果呢？
外网有这么一篇文章，解析了为什么在侧脸的情况下，面部伪造的效果大打折扣。
侧脸失真的原因
横向限制
使用DeepFake换脸，当人脸是侧角度时，真实性会急剧下降。
这是因为大多数基于2D的面部对齐算法，视捕捉到侧视图的特征点数量仅为主视图的50%-60%。
以“Joint Multi-view Face Alignment in the Wild”中的Multi-view Hourglass面部对齐模型为例。
通过从面部识别特征点，以此为学习数据来训练模型。
从图中可以看出，正面对齐时识别到68个特征点数量，而在侧面对齐时，仅仅识别到39个特征点数量。
侧面轮廓视图隐藏了50%特征点，这不仅会妨碍识别，还会干扰训练的准确性以及后续人脸的合成。
DeepFake专家Siwei Lyu博士表示：
对于当前的DeepFake技术来说，侧脸确实是一个大问题。面部对齐网络（facial alignment network）对于正面效果非常好，但对于侧面效果不太好。
这些算法有一个基本的限制：如果你只覆盖你的脸的一部分，对齐机制就可以很好地工作，并且在这种情况下非常强大，但是当你转身时，超过一半的特征点丢失了。
普通人影像资料“沙漠”
换脸要达到比较逼真的效果，还得经过大量的训练，这意味着需要有足够的训练数据。
外网就有人通过训练大量的数据，将杰瑞·宋飞人脸替换到到《低俗小说》(1994) 中的场景中。
获得的侧脸图像也很难看出破绽：
但是达到如此逼真的效果，是经过了大量数据的训练，在上述这个例子中，电视节目“Seinfeld”就为此次训练提供了长达66个小时的可用镜头。
而相比之下，除了电影演员之外，普通人的影像资料都少之又少，并且在平时拍照记录时，很少有人会记录完全呈90°的侧脸照。
因此，通过DeepFake伪造的人脸很轻易就在侧脸时露出破绽。
也有网友在Hacker News上调侃道：
最近去一家不知名的银行办了张卡，竟然需要我的侧身照，当时我还很疑惑，现在我终于知道为什么了。
用手在面前晃动也可以识别伪造的脸
视频通话时判断对方是不是DeepFake伪造的，除了通过侧脸判断，还有一个小方法：用手在面前晃动。
如果是伪造的人脸，手与脸部图像的叠加可能会出现错乱，并且手在晃动过程中会出现延迟现象。
△在换脸寡姐和X教授时，手和面部叠加发生错乱
实时的DeepFake都会面临这样一个问题：需要将真实的遮挡物叠加到不真实的面部图像上，一般称这个操作为“遮罩”或“背景去除”。
并且，实时DeepFake模型需要能够根据要求随意执行抠图，达到可令人信服的水平。
但往往也会有很多混淆的遮挡物来影响“抠图”的过程，比如说具有人脸特征的遮挡物会给模型造成“困扰”，使其“抠图”过程很难进行。
用手在伪造的脸前晃动，遮挡物的快速移动会给“抠图”带来很大的困难，从而造成很大的延迟，并且会影响叠加的质量。
One More Thing
换脸犯罪并不遥远，已经有媒体报道过有嫌疑犯通过DeepFake换脸进行IT工作的远程面试，以试图侵入公司，获取他们的客户或财务数据，以及企业IT数据和专业信息等。
美国联邦调查局（FBI）曾致函其互联网犯罪投诉中心，称收到过多起投诉，有人利用窃取的信息和深度伪造的视频、语音申请远程技术工作。
在联邦机构5月份报告中描述的案例中，一些换脸嫌疑人通过几层空壳公司进行操作，这使得识别他们的身份变得更加困难。
