Detecta deepfakes estudiando los reflejos en los ojos, revela un nuevo estudio

Tiempo de lectura: 2 minutos
Por Maria Lopez
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Primer plano del ojo mostrando reflejos y patrones detallados.

MadridNuevas investigaciones revelan que detectar deepfakes podría ser tan sencillo como observar las reflejos en los ojos de una persona. Este hallazgo fue presentado en la Reunión Nacional de Astronomía de la Sociedad Astronómica Real en Hull. Adejumoke Owolabi, estudiante de maestría en la Universidad de Hull, descubrió que los reflejos en los ojos humanos pueden indicar si una imagen es real o creada por inteligencia artificial.

Investigadores han descubierto que en humanos reales, los reflejos en ambos ojos son iguales, pero en los videos deepfake, a menudo no coinciden.

  • Analizaron las reflexiones de la luz en los ojos de personas tanto en imágenes reales como generadas por IA.
  • Usaron técnicas de astronomía, normalmente aplicadas para estudiar galaxias, para examinar estas reflexiones.
  • Cuantificaron las reflexiones y verificaron la consistencia entre las reflexiones del ojo izquierdo y derecho.

El profesor Kevin Pimbblet de la Universidad de Hull explicó que las reflexiones de las personas reales son coherentes, pero las imágenes falsas presentan reflexiones incorrectas. El equipo utilizó análisis de CAS (verificación de concentración, asimetría y suavidad) e índices de Gini para comparar estas reflexiones.

En astronomía, el coeficiente de Gini mide cómo se distribuye la luz en la imagen de una galaxia. Los investigadores adaptaron esta idea para estudiar reflejos en los ojos. Un valor de Gini de 0 indica que la luz está distribuida uniformemente entre todos los píxeles, mientras que un valor de 1 indica que la luz está concentrada en un solo píxel. Este método les permitió encontrar diferencias entre ojos reales y falsos.

El profesor Pimbblet señaló que los parámetros CAS, diseñados para medir la distribución de luz en las galaxias, no eran efectivos para detectar ojos falsos.

Este método no es infalible. Puede cometer errores al detectar algo falso que no lo es o al no identificar algo que sí es falso. Sin embargo, sigue siendo una herramienta útil para identificar deepfakes. El estudio señala que es un buen punto de partida para desarrollar métodos de detección más avanzados.

Es esencial tener formas de identificar imágenes falsas creadas por IA. Esta investigación nos proporciona métodos científicos para detectar estas imágenes falsas, dificultando que personas con malas intenciones engañen a otros mediante el uso de IA.

Este innovador método ayuda a detectar deepfakes. Es un gran avance, especialmente dado que las imágenes generadas por inteligencia artificial están mejorando.

Esta investigación nos ayuda a comprender cómo protegernos mejor de los deepfakes. A medida que la tecnología de IA avanza, nuestros métodos de detección también deben mejorar. Este estudio es un paso hacia ese objetivo.

El estudio se publica aquí:

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y su cita oficial - incluidos autores y revista - es

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