Usan aprendizaje automático para detectar rápidamente falsificación de rostros en videos

Usan aprendizaje automático para detectar rápidamente falsificación de rostros en videos

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Este algoritmo supera a todas las demás técnicas actualmente disponibles.

Sabemos que la inteligencia artificial (IA) se puede usar para intercambiar caras en fotos y videos.

La gente, por supuesto, se ha aprovechado de esta herramienta para algunos usos perturbadores, incluido el intercambio de personas en videos pornográficos: la pornografía de venganza definitiva.

Pero si IA se puede utilizar para hacer el intercambio, ¿no se puede usar también para detectar cuándo se produce esa práctica?

Un nuevo algoritmo promete hacer justamente eso, identificando videos falsificados tan pronto como sean publicados en línea.

El equipo, dirigido por Andreas Rossler en la Universidad Técnica de Munich, desarrolló el aprendizaje automático que es capaz de detectar automáticamente cuándo se intercambian rostros en videos.

Entrenaron al algoritmo usando un gran conjunto de intercambios de caras que hicieron ellos mismos, creando la base de datos más grande de este tipo de imágenes disponibles.

Luego entrenaron el algoritmo, llamado XceptionNet, para detectar los intercambios de rostros.

XceptionNet claramente supera a sus técnicas rivales en la detección de este tipo de video falso, pero también mejora la calidad de las falsificaciones.

El equipo de Rossler puede usar los sellos más importantes de un intercambio de caras para hacer que la manipulación sea más fluida.

No engaña a XceptionNet, pero a largo plazo, podría dificultar que otros métodos detecten videos falsificados.

En la imagen que acompaña esta nota, la foto superior en cada par es real.

Fuente: Engadget

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