Dies ist ein forensischer Datensatz, der vier automatische Gesichtsänderungsalgorithmen verwendet: Face2Face, FaceSwap, DeepFakes und NeuralTextures, um 1.000 echte Videosequenzen zu verarbeiten. Die Daten stammen aus 977 YouTube-Videos, die alle ein verfolgbares und weitgehend unverdecktes Gesicht von vorne enthalten, wodurch die generierten Gesichter so realistisch wie möglich sind. Beispielbild:

Zitat

@inproceedings{roessler2019faceforensicspp,
author = {Andreas R\"ossler and Davide Cozzolino and Luisa Verdoliva and Christian Riess and Justus Thies and Matthias Nie{\ss}ner},
title = {Face{F}orensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images},
booktitle= {International Conference on Computer Vision (ICCV)},
year = {2019}
}