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I laboratori Intel scoprono la chiave per smascherare video deepfake

Il sistema si chiama FakeCatcher e rileva i falsi in tempo reale e in pochi millisecondi

Pubblicato il 15 Nov 2022

Immagine generata con il servizio "This person don't exist"

Intel Labs sta lanciando un sistema di rilevamento deepfake che funziona in tempo reale e utilizza un nuovo approccio: individuare ciò che rende unici gli esseri viventi.

I deepfake vengono solitamente utilizzati per scopi dannosi, come la disinformazione politica o l’impersonificazione e stanno diventando più sofisticati e più difficili da individuare. Ma Intel ritiene di aver trovato un modo migliore per farlo, almeno per i video, in tempo reale e in pochi millisecondi, mentre altri sistemi di rilevamento impiegano ore.

FakeCatcher, il sistema che rileva i deepfake di Intel, cerca i cambiamenti di colore nelle vene di una persona come segno rivelatore. Mentre il cuore pompa il sangue, le vene mostrano sottili cambiamenti nell’ombreggiatura come segno rivelatore della vita.

Il segreto nei cambiamenti di colore delle vene

“Cosa ci rende umani? La risposta è nel nostro sangue”, dichiara Ilke Demir, Senior Staff Research Scientist presso Intel Labs.

Questo cambiamento di colore delle vene, chiamato fotopletismografia (PPG), viene mappato. Un modello di deep learning addestrato su PPG viene applicato per individuare i deepfake. FakeCatcher utilizza anche il rilevamento basato sullo sguardo.

Intel ha affermato che il sistema, che rientra nei suoi progetti di responsible AI, ha un tasso di precisione del 96% e può trasmettere 72 steam simultanei sul suo chip scalabile Xeon di terza generazione.

Certified Human: How new Intel tech detects deepfakes in real time | Intel

Certified Human: How new Intel tech detects deepfakes in real time | Intel

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Video Intel deepfake

FakeCatcher utilizza l’hardware e il software Intel eseguiti su un server che si interfaccia con una piattaforma basata sul Web. I team Intel hanno anche utilizzato OpenVino per eseguire modelli di intelligenza artificiale per il rilevamento dei volti, implementato blocchi di visione artificiale ottimizzati e sfruttato OpenCV per elaborare immagini e video in tempo reale. Il progetto Open Visual Cloud ha fornito uno stack software integrato.

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