Avanços recentes na computação gráfica estão possibilitando a criação de representações geradas por computador (CG) de seres humanos que são difíceis de distinguir de suas contrapartes do mundo real. "Detecção digital de rosto humano em sequências de vídeo por meio de uma análise de sinal fisiológico, "um artigo publicado hoje no Journal of Electronic Imaging (JEI) , apresenta uma maneira inovadora de discernir entre humanos naturais (NAT) e rostos de CG no contexto da perícia multimídia, usando a frequência cardíaca individual como recurso discriminatório. JEI é co-publicado pela SPIE, a sociedade internacional de óptica e fotônica, e pela Society for Imaging Science and Technology (IS&T).

Humanos apresentam um sinal de pulso que pode ser extraído automaticamente de uma sequência de vídeo; humanos virtuais, não. Em seu jornal, Mattia Bonomi e Giulia Boato demonstram que, concentrando-se em um algoritmo para estimativa da frequência cardíaca de rostos humanos e calculando estatísticas dessa frequência cardíaca, eles podem classificar a face de entrada como CG ou NAT.

"Avanços recentes em aprendizado de máquina e computação gráfica levaram ao rápido desenvolvimento de 'deepfakes, 'onde o rosto de uma pessoa real em um vídeo é substituído por um gerado por computador, "observa o editor-chefe do JEI, Karén Egiazarian." Esta tecnologia está disponível abertamente hoje em dia, e, junto com seu amplo uso na indústria do cinema e anúncios, também tem sido usado por fraudadores. Mas como distinguir um rosto humano de um gerado por computador? Bonomi e Boato abordam esta questão propondo e aplicando uma análise de sinal fisiológico, extraindo a frequência cardíaca do vídeo do rosto humano, e usá-lo como um fator discriminatório. "

Os autores do artigo são Mattia Bonomi e Giulia Boato, ambos da Universidade de Trento, Departamento de Engenharia e Ciência da Computação, Trento, Itália.