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Nova ferramenta procura por pulsação para identificar vídeos deepfake

por Larissa Fereguetti | 28/10/2020
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A expectativa é usar não só para desmascarar vídeos falsos, mas construir vídeos mais realistas na indústria cinematográfica.

Atualmente, as famosas fake news (que são notícias falsas) geram preocupação sobre os limites entre o que é real e o que é falso. Nesse sentido, os vídeos deepfake têm um destaque especial, já que eles podem colocar qualquer pessoa falando ou fazendo algo que ela não fez. Para driblar esse problema, alguns pesquisadores desenvolveram o FakeCatcher, uma ferramenta que busca por pulsação para identificar se um vídeo é falso ou não.

A técnica do deepfake consiste em usar inteligência artificial (IA) para fazer com que os vídeos falsos fiquem realistas. Os limites não existem: há muitos vídeos falsos com conteúdo sexual com pessoas famosas ou com personalidades polícias influentes fazendo discursos que não foram reais.

O FakeCatcher foi desenvolvido por pesquisadores da Binghamton University’s Thomas J. Watson College of Engineering and Applied Science se uniram à Intel Corp. A precisão da ferramenta pode chegar a mais de 90%.

O que o FakeCatcher faz é analisar as diferenças sutis na cor da pele causadas pelo efeito do batimento cardíaco (ou seja, tentando identificar a pulsação). Para isso, ele usa fotopletismografia (PPG), uma técnica ótica que é usada para detectar alterações no volume sanguíneo nos tecidos – a mesma técnica usada por oxímetros. Segundo Ilke Demir, da Intel Corp., a equipe de pesquisa extraiu vários sinais PPG de diferentes partes do rosto e observou a consistência espacial e temporal desses sinais.

“Em deepfakes, não há consistência para batimentos cardíacos e não há informações de pulso. Para vídeos reais, o fluxo sanguíneo na bochecha esquerda e na bochecha direita de alguém – para simplificar – concorda que eles têm o mesmo pulso.”

Ilke Demir, da Intel Corp.

Para construir o FakeCatcher foi preciso usar um banco de dados fisiológicos. Os dados foram capturados não apenas com imagens 2D e 3D, mas também com câmeras térmicas e sensores fisiológicos.

imagem de vários rostos representando deepfake, ilustração do que o FakeCatcher poderia identificar.
Comparação entre imagens geradas por deepfake e imagens originais. Imagem: biometricupdate.com

Pesquisas futuras poderão aprimorar e refinar o FakeCatcher para determinar como os deepfakes são feitos, buscando segurança cibernética e na telemedicina. Os planos da Intel Studios envolvem compilar os dados do FakeCatcher e fazer engenharia reversa. O objetivo é ter renderizações mais realistas que incorporem marcadores biológicos, como batimentos cardíacos reais.

A pesquisa completa pode ser encontrada no artigo científico “FakeCatcher: Detection of Synthetic Portrait Videos using Biological Signals”, publicado recentemente na Revista IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.

Fonte: Binghamton University.

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Larissa Fereguetti

Doutoranda, mestre e engenheira. Fascinada por tecnologia, curiosidades sem sentido e cultura (in)útil. Viciada em livros, filmes, séries e chocolate. Acredita que o conhecimento é precioso e que o bom humor é uma ferramenta indispensável para a sobrevivência.

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