Aunque sea la primera vez que oigas hablar de la fotopletismografía es lo que el Apple Watch y multitud de relojes capaces de medir tu ritmo cardíaco utilizan para medir los latidos del corazón durante el ejercicio, por ejemplo.

Esta técnica se basa en un hecho muy simple: la sangre es roja porque refleja luz roja y absorbe luz verde. Así, por ejemplo el Apple Watch usa luces LED verdes con fotodiodos sensibles a la luz para detectar la cantidad de sangre que fluye por la muñeca en un momento específico. Cuando el corazón late, la sangre fluye por la muñeca y la absorción de luz verde es mayor. Es menor entre latidos.

Aunque no es evidente a simple vista, el color de nuestra cara exhibe el mismo fenómeno, cambiando sutilmente de color a medida que el corazón bombea sangre sin cesar a través de las arterias y venas debajo de la piel, e incluso se puede usar una cámara web básica para detectar el efecto e incluso mida su pulso.

Ahora Investigadores de la Universidad de Binghamton en Nueva York ha trabajado con Intel para desarrollar una herramienta llamada FakeCatcher para la detección de deepfakes.

Los deepfakes habitualmente se crean haciendo coincidir fotogramas individuales de un video con una biblioteca de fotos a la cabeza, que a menudo contienen miles de imágenes de una persona en particular, y luego ajustando y modificando sutilmente la cara que se intercambia para que coincida perfectamente con la existente.

Sin que el ojo humano lo sepa, esas imágenes aún contienen los signos biológicos reveladores de la persona que tiene pulso, pero las herramientas de aprendizaje automático que se utilizan para crear deepfakes no tienen en cuenta que cuando se reproduce el video final, la cara en movimiento aún debería exhibir un pulso mensurable.

Los investigadores han descubierto que FakeCatcher no solo podía detectar videos deepfake más del 90 por ciento de las veces, sino que con la misma precisión, también podía determinar cuál de las cuatro herramientas deepfake diferentes: Face2Face, NeuralTex, DeepFakes, o FaceSwap, se utilizó para crear el video engañoso.

Ahora les toca mover ficha a los creadores de estos programas para “incluir” estos cambios sutiles de coloración en la piel para engañar a FakeCatcher.

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