A capacidade de criar imagens artificiais, especialmente os deepfakes, está cada vez mais acessível, tornando a detecção dessas falsificações uma necessidade crescente. Pesquisadores da Universidade de Hull descobriram uma técnica inovadora para identificar deepfakes, inspirada em métodos utilizados na astronomia.
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Apresentada na Reunião Nacional de Astronomia da Sociedade Real de Astronomia, a pesquisa liderada por Adejumoke Owolabi, estudante de mestrado na Universidade de Hull (do Reino Unido), revela que a análise das reflexões nos olhos humanos pode ser uma ferramenta eficaz na detecção de imagens falsas geradas por IA.
Atenção aos olhos em deepfakes
A técnica se baseia na observação das reflexões de luz nos olhos. Em imagens reais, as reflexões nos olhos são consistentes entre si, enquanto em deepfakes, essas reflexões tendem a ser discrepantes.
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O professor de astrofísica na Universidade de Hull, Kevin Pimbblet, explica que “os reflexos nos globos oculares são consistentes para a pessoa real, mas incorretos (do ponto de vista físico) para a pessoa falsa”.
Na apresentação durante a conferência de astronomia, os pesquisadores mostraram como aplicaram métodos astronômicos tradicionais, usados para estudar a morfologia de galáxias, na análise das imagens.
Eles quantificaram as reflexões nos olhos e compararam a consistência entre os olhos esquerdo e direito utilizando índices como o CAS (Concentração, Assimetria e Suavidade) e o coeficiente de Gini, que mede a distribuição da luz.
O coeficiente de Gini, originalmente utilizado para analisar a distribuição de luz em galáxias, revelou que os deepfakes apresentam inconsistências notáveis nas reflexões oculares em comparação com imagens reais.
Embora o método não seja infalível e possa gerar falsos positivos e negativos, ele representa um avanço significativo na detecção de deepfakes.
“Ainda não é uma solução definitiva, mas oferece uma base sólida para enfrentar o desafio dos deepfakes”, afirmou o professor Pimbblet. Ele destaca que, apesar das limitações, a técnica fornece uma estratégia promissora na luta contra a desinformação e a manipulação visual promovida por deepfakes.
Relembre também alguns dos deepfakes mais impressionantes que confundiram a internet.
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