Intelが映像内の「血流」を用いるリアルタイムディープフェイク検出器「FakeCatcher」を発表、検出精度は96％

Intelが「Responsible AI(責任あるAI)」の取り組みの一環として、ディープフェイクで作られたフェイク映像を96％の精度で検出できる「FakeCatcher」を発表しました。

Intel Introduces Real-Time Deepfake Detector
https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/intel-introduces-real-time-deepfake-detector.html

Intel unveils real-time deepfake detector, claims 96% accuracy rate | VentureBeat
https://venturebeat.com/ai/intel-unveils-real-time-deepfake-detector-claims-96-accuracy-rate/

FakeCatcherは、Intel Labsのシニアスタッフ研究者であるIlke Demir氏とニューヨーク州立大学ビンガム校のUmur Ciftci氏による共同設計で、Intelのソフトウェアとハードウェアを使ってサーバー上で実行されます。


FakeCatcherは実際の動画に対し、OpenVINOを用いて顔および特徴検出アルゴリズムのAIモデルを実行します。コンピュータービジョンブロックは画像処理ライブラリのインテル IPPと画像処理ツールキットのOpenCVで、推論ブロックはインテル ディープラーニング・ブーストで、それぞれ最適化されています。

多くのディープラーニングベースの検出器は、生データを調べて不正の兆候を見つけ、問題点を特定しようとしますが、FakeCatcherは私たちを人間たらしめている、映像内の微妙な「血流」を評価することで、本物の手がかりを探るとのこと。心臓が血液を送り出すと静脈の色が変わります。これらの血流のシグナルを顔全体から収集し、アルゴリズムが時空間マップに変換することで、ディープラーニングによって映像が本物か偽物かをただちに検出できるとのこと。

FakeCatcherの潜在的な利用例として、有害なディープフェイク映像のSNSへの投稿の防止や、ディープフェイク映像がニュースとして配信されることによる不用意な拡散の防止などが挙げられています。

Intelによると第3世代 Intel Xeon スケーラブル・プロセッサにおいて、リアルタイムで並行して72本のディープフェイクの検出作業が実行でき、ディープフェイク検出率は96％に上るとのことです。