能够生成“伪造”视频的能力的出现引发了人们对视觉内容可信度的重大担忧。在解决这个问题时，区分真实和伪造信息至关重要。利用深度学习和面部标记的各种算法在应对这一挑战时展示了令人着迷的结果。检测伪造视频的主要挑战在于令人信服的深度伪造技术可能造成的潜在危害，这些技术可以用于欺骗、证据篡改、侵犯隐私和散布错误信息。检测这些视频需要结合分析面部动作、纹理和时间一致性等技术，通常利用卷积神经网络（CNN）等机器学习方法。
最近的研究集中在使用各种方法检测深度伪造。有些方法将深度伪造视为异常情况，并寻找深度、背景和局部-全局信息的不一致性。还有些方法将深度伪造视为一种独特的模式，利用深度学习技术分析面部特征和颜色空间。这些努力为区分真实内容和深度伪造视频做出了贡献。
在这个背景下，最近发表了一篇新论文，提出了一种新的解决方案，即利用头部姿势估计（HPE）作为区分真实视频和深度伪造视频的独特标识符。作者建议通过分析视频中个人的头部姿势来帮助区分真实和深度伪造内容。这种方法关注头部定向角度，以发现在视频处理过程中引入的不一致性。该研究旨在使用各种方法和数据集评估这种技术的有效性，为改进深度伪造检测策略做出贡献。
所提出的方法的主要思想是将头部姿势估计作为检测深度伪造视频的特征。
HPE涉及确定图像或视频中人物的头部位置和方向。这些信息可以用于识别深度伪造处理引入的差异，因为即使是头部对齐的微小变化也可能很难准确复制。该研究分析了三种HPE方法，并在热门的FF++深度伪造数据集上进行了水平和垂直分析。目标是确定最有效的深度伪造检测方法。
作者进行了实验，使用头部姿势模式来检测深度伪造视频。他们使用了包含真实和篡改视频的“FaceForensics++”数据集。他们采用KNN与动态时间规整（DTW）来对齐序列，并使用深度学习模型（1D卷积和GRU）来捕捉时间模式。这些方法旨在根据头部姿势将视频分类为真实或伪造。最好的结果来自基于HPE的方法，使用了KNN-DTW的FSA-Net。该方法优于几种最先进的方法，表现出对数据集不同子集的稳定性和可迁移性。该研究表明，头部姿势模式对于深度伪造检测是有效的，特别是对于像FaceSwap这样不太逼真的攻击。
总之，在这篇文章中，我们介绍了一种最近针对深度伪造视频威胁的新方法。这种方法利用HPE分析视频中的头部定向来识别深度伪造。这个研究团队评估了三种HPE方法，使用了FF++深度伪造数据集并进行了涉及KNN与动态时间规整（DTW）的实验以及深度学习模型。基于HPE的方法，使用了FSA-Net与KNN-DTW，展示了优于最先进方法的性能。这凸显了使用头部姿势模式有效地检测深度伪造的潜力，特别是在像FaceSwap这样不太逼真的操作中。