Расхождение сердцебиения различных использованных в фальшивом видео частей тела позволяет определять оригинальность с точностью более 90%

Крупные организации, включая Facebook и Microsoft, ищут способы определения діпфейк-видео. Но это история борьбы оружия и брони: как только исследователи придумают как отличать фальшивое видео, программное обеспечение для его создания начинает учитывать найденную особенность.

Изобретение специалистов Университета Бингемтона и Intel может надолго предоставить преимущество на сторону технологий определения дипфейков. Предложенная ими технология предлагает использовать для определения оригинальности видео не артефакты картинки, которые остаются после редактирования, а биологические особенности людей в кадре.

Среди таких особенностей – сердцебиение и циркуляция крови, что незаметно для зрителя. Однако на самом деле с каждым ударом сердца цвет человеческой кожи несколько меняется и алгоритмы способны это заметить. Это известная в медицине технология фотоплетизмографии, которую используют для мониторинга состояния младенцев, чтобы не прикреплять к их чувствительной коже нательные датчики.

В фалишивых видео также есть циркуляция крови у людей в кадре, но она запечатлена не так качественно как в оригинальном видео. Также в разных частях фальшивого лица или тела будет различная циркуляция крови.

Расхождение сердцебиения различных использованных в фальшивом видео частей тела позволяет определять оригинальность с точностью более 90%. Также методика позволяет назвать в каком программном обеспечении создавалось проанализировано діпфейк-видео. Сегодня чаще всего используется четыре программы для генерации фальшивок: DeepFakes, Face2Face, FaceSwap, NeuralTex.

А если вы хотите поэкспериментировать с діпфейк-видео, читайте совет «Как вставить свое лицо в видео (создать дипфейк) на Android».