Informática

Essa inteligência artificial pode gerar rostos com as expressões de indivíduos anônimos para garantir privacidade

Uma nova técnica usa redes generativas de oposição (GANs), a tecnologia por trás do deepfakes, para anonimizar alguém em uma foto ou vídeo.

O algoritmo extrai informações sobre a expressão facial da pessoa encontrando a posição dos olhos, ouvidos, ombros e nariz. Em seguida, ele usa um GAN, treinado em um banco de dados de 1,5 milhão de imagens de rosto, para criar um rosto totalmente novo com a mesma expressão e a mistura na foto original, mantendo o mesmo fundo.

Desenvolvida por pesquisadores da Universidade Norueguesa de Ciência e Tecnologia, a técnica ainda é altamente experimental. Ele funciona em muitos tipos de fotos e rostos, mas ainda dispara quando o rosto é parcialmente ocluído ou girado em ângulos específicos. A técnica também é muito complicada para o vídeo.

Esta não é a primeira técnica de anonimização de rosto baseada em IA. Um artigo publicado em fevereiro por pesquisadores da Universidade de Albany usou o aprendizado profundo para transplantar elementos-chave das expressões faciais de um sujeito em outra pessoa. Esse método exigia que um doador concordasse em oferecer seu rosto como a nova tela para as expressões.

O anonimato do rosto é usado para proteger a identidade de alguém, como um denunciante, em fotos e filmagens. Mas técnicas tradicionais, como desfoque e pixelização, correm o risco de serem incompletas (ou seja, a identidade da pessoa pode ser descoberta de qualquer maneira) ou de remover completamente a personalidade da pessoa (ou seja, removendo expressões faciais).

Como os GANs não usam a face original do sujeito, eles eliminam qualquer risco do problema anterior. Eles também podem recriar expressões faciais em alta resolução, oferecendo uma solução para o último.

A técnica também demonstra uma nova proposta de valor para os GANs, que desenvolveram uma má reputação por reduzir a barreira à produção de informações desinformadoras persuasivas. Embora este estudo tenha sido limitado à mídia visual, por extensão mostra como os GANs também podem ser aplicados ao áudio para anonimizar vozes.

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