The development of powerful deep learning technologies has brought about some negative effects to both society and individuals. One such issue is the emergence of fake media. To tackle the issue, we have organized the Trusted Media Challenge (TMC) to explore how Artificial Intelligence (AI) technologies could be leveraged to combat fake media. Together with the challenge, we have released a challenge dataset which consists of 4,380 fake and 2,563 real videos. All these videos are accompanied with audios and different video and/or audio manipulation methods are adopted to produce different types of fake media. The videos in the dataset have various durations, background, illumination, a minimum resolution of 360p and may contain perturbations that mimic transmission errors and bad compression. We have also carried out a user study to demonstrate the quality of our composed dataset. The results show that our dataset has a promising quality and can fool human participants in many cases.


翻译:强大的深层学习技术的发展给社会和个人带来了一些负面影响。其中一个问题是假媒体的出现。为了解决这个问题,我们组织了信任媒体挑战(TMC),探讨如何利用人工智能(AI)技术打击假媒体。与挑战一起,我们发布了一个挑战数据集,由4 380个假视频和2 563个真实视频组成。所有这些视频都配有音频和不同的视频和/或音频操纵方法,以制作不同类型的假媒体。数据集中的视频有不同的持续时间、背景、照明、360p的最小解析度,并可能包含模拟传输错误和不良压缩的扰动。我们还开展了用户研究,以展示组成数据集的质量。结果显示,我们的数据集质量良好,在许多情况下可以愚弄人类参与者。

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