Detección de videos multi-rostro manipulados por deepfake a partir de aprendizaje profundo (2022)
Este proyecto tiene como propósito el desarrollo de un modelo que permita clasificar los rostros de un video como reales o alterados por DeepFake. Para esto se hace uso del aprendizaje profundo con el fin de construir un modelo híbrido que pueda clasificar rostros de un video a través de entrenamiento supervisado. La arquitectura propuesta está compuesta por una red neuronal convolucional (CNN), la cual se utiliza como extractor de características, y una red recurrente para la clasificación. Tras probar diferentes variaciones de RNN con la red pre entrenada InceptionV3 se encontró que la mejor se basa en una GRU unidireccional.