新聞影片畫面方法技術研究與技術概念驗證
近年來隨著網路平台的快速發展，不實新聞也因能快速傳遞到各個社會角落而對國家運作產生許多負面影響，知名的事件如 2016 年的美國總統大選以及英國脫歐的公投結果，都曾因為假訊息而影響了最後的結果。假新聞的製作方式除了人為編輯、錯置及重組的圖像及文字的類型以外，近年來也因人工智慧技術快速發展而衍生了透過演算法偽冒別人的表情以及身份的深偽技術，透過此技術假新聞的辨識將難以透過一般民眾直接判斷，需要以對應的人工智能演算法所輔助。
本計畫欲針對影片類型的不實訊息建立模型進行自動化查核，運用如：機器學習、影像辨識、物件辨識、自然語言處理等技術，建立影片畫面分析的先期研究，並發展出對於該問題的分析應用模組及演算法，協助政府建立數位媒體不實訊息的辨識框架以達到有效管理及控制假訊息對於社會的負面影響。
本計畫針對兩種類型的不實影片做處理。其一為人為編輯、錯置及重組的影像及文字，此類型的不實影像以合併不同來源的內容來混亂事實關聯性，其二為利用高階演算法如深偽技術所偽造生成的影像。研究團隊為此兩種假訊息產生類型分別開發對應的假影音辨別技術：自動化假新聞影像畫面的辨識模型及新聞影片畫面分析之圖形化介面及演算法模組。
