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18/03/2021 às 18h23min - Atualizada em 18/03/2021 às 17h20min

Cientistas criam método para detectar deepfakes em fotos de retrato

A ferramenta analisa a região das córneas, que geram reflexos quando iluminadas

Paulo Marques Pinto - Editado por Manoel Paulo
Traduzido do site The Next Web.
Reprodução da Internet

Os deepfakes são utilizados para finalidades muito duvidosas, desde pornografia até disseminação de fake news. É cada vez mais difícil detectar essas imagens adulteradas. Mas o que é deepfake?

Deepfake é atribuído à criação de arquivos audiovisuais que parecem realistas, cuja semelhança não se pode perceber. Na verdade, é uma imagem criada por inteligência artificial mediante deep learning (aprendizagem profunda). Mais uma pergunta: como conseguem fazer isso?

O computador pega fotos e vídeos de uma pessoa. Quanto mais material, mais perfeito o resultado, ou quase. A partir desses arquivos, o sistema aprende a detectar o movimento, os traços, a voz e as demais características do retratado. Por meio da chamada rede contraditória (em inglês, GAN), consegue criar uma imagem idêntica à da pessoa de verdade. Um exemplo disso são os vídeos criados pelo jornalista Bruno Sartori, cujos principais alvos são o ex-presidente Luiz Inácio Lula da Silva e o atual, Jair Bolsonaro.

Porém, cientistas da Universidade de Buffalo, nos Estados Unidos, estão criando uma ferramenta que consegue detectar deepfakes de um modo surpreendentemente simples: analisar as córneas, não o retrato por completo. Isso porque as córneas possuem uma superfície transparente que gera reflexos quando recebem luz.

Em fotografias reais, o reflexo é igual em ambos os olhos. Nos deepfakes, podem acontecer inconsistências como formas geométricas diferentes ou a posição irregular dos reflexos, o que se corrige com pós-processamento manual.

A pontuação gerada funciona como medidor de semelhança. Se os pontos forem menores, o rosto pode ser um deepfake.

Em testes com fotos de retratos e deepfakes extraídos do repositório This Person Does Not Exist, a tecnologia obteve 94% de eficácia. Mas os aspectos mencionados acima servirão para tornar essa eficácia melhor. Os detalhes da experiência estão no endereço https://arxiv.org/pdf/2009.11924.pdf/.


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