Kontrolle der Reflexionen auf der Augenoberfläche ermöglicht 94-prozentige Erkennungsrate auf portraitartigen Bildern

Ein beachtlicher Schritt ist dabei der New York University in Buffalo gelungen. Sie haben eine Software entwickelt, die Fälschungen mit einer Trefferquote von 94 Prozent identifizieren kann.

Im ersten Schritt erfasst die Software generell die Form und die verschiedenen Partien des Gesichts. Danach fokussiert sie sich auf die Augen. Konkret geht es um Lichtreflektionen auf der Augenoberfläche. Denn diese sollten auf beiden Augen fast ident aussehen.

Deepfake-Systeme, darunter auch fortgeschrittene neuronale Netzwerke wie Nvidias GAN 2.0, tendieren allerdings dazu, an diesem selten beachteten Detail zu scheitern. Ist die Abweichung der Reflexionen zu groß, stuft der Detektor das Bild als Fake ein. Trainiert wurde die Software mit Bildern von Flickrs "Faces HQ" sowie generierten Personen von der Website "This Person Does Not Exist".

Es gibt freilich ein paar Einschränkungen. Gedacht ist sie primär für die Aufnahme von Gesichtern relativ frontaler Perspektive, wie auf Porträtbildern.