一、论文信息
论文名称：Exposing GAN-generated faces using inconsistent corneal specular highlights
文章链接：https://arxiv.org/pdf/2009.11924.pdf
作者团队：
会议：2021-ICASSP
二、创新
借助生理信号，提出了一种研究两只眼睛角膜上的高光图案是否一致从而判断其是否为Deepfake图片的方案。下图中左图是真实图片，左右眼角膜中获取的高光区域非常相似，而右图是Deepfake图片，高光图案有明显的不一样。
三、方法
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两个眼球的角膜上的高光图案是相关的，决定因素：瞳距、角膜的直径，两个眼球相对于镜头的位置（由头向所决定），光源与眼睛的距离。
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文中主要讲的分析环境是要求正常拍证件照一样，步骤：1）先是锁定脸部位置，然后用landmark提取出眼睛的位置2）然后提取出角膜的位置3）然后提取出高光的图案，用自适应的阈值过滤即可4）然后将两只眼睛提取出来的高光图案进行校对，遵循公式：
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其中RL指的是左眼的高光区域，RR指的是右眼的高光区域，式子的分子部分即为高光的重合部分，分母即为高光的并，值越大就表示相似性越大，是真脸的几率就越大。
四、总结
1）优点：该方法具有可解释性；方法依赖于生理特点，相较于依赖图像的语义特征具有更好的健壮性，而且泛化能力也更强。2）缺点：对于面部的朝向，和灯光，清晰度都有较高的要求；而且这些高光的不一致是可以通过后期处理消除掉的。