科技巨头英特尔认为它有解决日益严重的deepfake问题的方法。本周早些时候，该公司推出了FakeCatcher，这是一种全新的软件解决方案，它使用一种新颖的方法来进行deepfake视频分析。据称，它可以以96%的准确率识别deepfake视频。
就像以前的deepfake分析解决方案一样，这个解决方案利用了机器学习的力量(在新标签页中打开).然而，FakeCatcher不是寻找视频本身的不一致之处，而是分析内容以确定视频中的人是在某个时间点录制的真人还是合成产品。
“当我们的心脏泵血时，我们的静脉会改变颜色，”英特尔的报告指出。“这些血流信号是从整个面部收集的，算法将这些信号转化为时空图。然后，使用深度学习，我们可以立即检测视频是真实的还是假的。”
该方法也称为光体积描记法(PPG)，这是一种经过验证的方法，可以测量活体组织中血管吸收或反射的光量。
与VentureBeat交谈(在新标签页中打开),Demir说颜色的变化人眼是看不见的，但电脑却看不到。“PPG信号已经为人所知，但之前并未应用于deepfake问题。”
她还解释说，FakeCatcher从面部32个不同的位置收集PPG信号。
“我们采用这些地图并在PPG地图之上训练一个卷积神经网络，以将它们分类为假的和真实的，”Demir说。“然后，借助用于推理的[the]DeepLearningBoost框架和AdvancedVectorExtensions512等英特尔技术，我们可以实时运行它，并运行多达72个并发检测流。”
Demir与纽约州立大学宾厄姆顿分校的UmurCiftci一起构建了FakeCatcher。显然，随着进入门槛的降低，深度造假越来越受到关注，制作极具说服力的视频变得更加容易。