Může AI detekovat deepfake videa analýzou mikroskopických nesrovnalostí v mrkacích vzorcích ?

Výzkumníci v oblasti AI objevili, že syntetická videa vykazují nepřirozenou dynamiku mrkání. Tyto systémy využívají analýzu vysokorozlišovacích videí k identifikaci nesrovnalostí neviditelných pro lidské oko. Tato technika funguje u většiny současných metod generování deepfake. Nové adversariální útoky však již vznikají, aby takovou detekci obcházely.

Současné metody detekce deepfake skutečně analyzují jemné fyziologické signály a vzorce mrkání byly zkoumány, protože syntetizované obličeje často produkují nepřirozeně konzistentní nebo vzácné mrknutí. Výzkum ukazuje, že hluboké neuronové sítě se mohou naučit detekovat tyto mikroskopické nesrovnalosti zkoumáním frekvence mrkání, jeho trvání a dynamiky pohybu víček, přičemž někdy dosahují vysoké přesnosti na kontrolovaných datasetech. Jak se však generativní modely zlepšují, mohou útočníci vylepšit chování mrkání, aby se těmto detektorům vyhnuli, čímž se tento přístup stává jako samostatná obrana stále nespolehlivějším. Výkon se výrazně liší v závislosti na světelných podmínkách, natočení hlavy a kompresi videa, což omezuje reálnou použitelnost.

— Zpracováno 12. května 2026 · Zdroj: Li, Y., et al. "Exposing AI-Generated Faces by Detecting Eye Blinking Anomalies." 2022 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) — https://ieeexplore.ieee.org/document/9859969