Adobe y UC Berkeley entrenaron IA para detectar manipulaciones faciales

Un equipo de investigadores de Adobe Research y de la Universidad de California Berkeley, entrenaron un sistema de inteligencia artificial para poder detectar manipulaciones faciales hechas con Adobe Photoshop.

De acuerdo a la empresa Adobe si bien están muy “orgullosos” del desarrollo de Adobe Photoshop y otros productos, también reconocen las implicaciones éticas de su tecnología y están conscientes de que “el contenido falso es un problema serio y cada vez más urgente“.   Es por eso que la empresa está comprometida a encontrar formas  más fáciles, útiles y responsables de desarrollar nuevas tecnologías con el objetivo de “aumentar la confianza y la autoridad en los medios digitales“.

Adobe Photoshop

Los investigadores Richard Zhang y Oliver Wang de Adobe Research, junto con Sheng-Yu Wang, el Dr. Andrew Owens y el profesor Alexei A. Efros de UC Berkeley, acaban de presentar un método que desarrollaron para poder detectarr ediciones de imágenes realizadas con la función Face Aware Liquify de Photoshop.

Anteriormente las investigaciones de Adobe para solucionar este problema se centraron en la detección de la manipulación de imágenes mediante el empalme, la clonación y la eliminación, mientras que este esfuerzo ahora se centra en la función Face Aware Liquify, pues es una función popular para ajustar las características faciales, incluido el ajuste de las expresiones faciales.

El equipo de Adobe y la UC Berkeley entrenó una una red neuronal convolucional, a través de la cual ahora pueden reconocer imágenes alteradas de rostros.   Para entrenar esa inteligencia artificial los investigadores crearon un extenso conjunto de imágenes mediante la creación de scripts de Photoshop para usar Face Aware Liquify en miles de imágenes extraídas de Internet. Un subconjunto de esas fotos, elegido al azar fueron utilizadas en el entrenamiento y también utilizaron los servicios de un artista para alterar las imágenes que se mezclaron en el conjunto de datos.

Durante las pruebas la red neuronal detectó las imágenes alteradas un 99% de las veces, muy superior al 53% de lo que detectaron personas que vieron las mismas imágenes.  Además los algoritmos creados también se usaron para revertir la imagen que fue alterada a su estado original, algo que sorprendió mucho a los investigadores que no pensaban que funcionaría tan bien en este último aspecto.

Los científicos señalan que se encuentran en una etapa temprana del proyecto, pero los resultados han sido muy buenos.

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