Sobel filter and linear classification for deepfake analysis of faces - Tamanaka, Fernanda G.; Thomaz, Carlos E. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2023: Anais do XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2023)
Por meio de técnicas de inteligência artificial (IA) são criadas deepfakes. Atualmente, quase seis anos após a popularização desse tema, algumas pessoas estão utilizando algoritmos de IA para alterar, por exemplo, o rosto. Neste cenário, este artigo tem como proposta aplicar o filtro Sobel, em conjunto com técnicas multivariadas de aprendizagem estatística, para a identificação das características mais discriminantes. Complementarmente, visamos analisar as áreas que humanos visualmente identificaram como relevantes para detectar uma deepfake. Os resultados mostram que o modelo estatístico (PCA mais MLDA) combinado com o filtro Sobel classificou corretamente a maioria das imagens, realçando as regiões que discriminam uma deepfake.