Intel 發表 Deepfake 即時檢測平台 FakeCatcher ，號稱造假影片辨識率達 96%

FakeCacher 由 Intel 實驗室科學家 Ilke Demir 與紐約州立大學厄姆頓分校的 Umur Ciftci 合作開發，軟硬體系統皆建構在 Intel 的軟體與硬體平台上； FakeCher 以 Intel 的 OpenVino 工具開發人臉與特徵識別的 AI 演算法，結合 Intel Integrated Performance Primitives  多執行緒軟體庫與用於處理即時圖片與影像的 OpenCV ，再透過結合 Intel AVX 512 的 Intel Deep Learning Boost 進行推論。硬體則是採用 Intel 第 3 代 Xeon Scalable 處理器，可同步進行高達 72 路的檢測流訊號。

不同於傳統深度學習檢測器是擷取原始數據訊號進行辨識， FakeCacher 則是利用機器視覺方式檢測圖像當中構成人的要素，聚焦在肌膚的血液流動； FakeCacher 藉由蒐集心臟輸送血液時的臉部靜脈顏色變化並轉化為時空圖，再透過深度學習方式分辨是否為真實人臉應有的血液流動特性，迅速判斷影像當中的人物是否為 Deepfake 造假。

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