Estudo e análise de algoritmos de Redes Neurais Convolucionais para a criação de um modelo de classificação para DeepFakes

• Processo: 23/13611-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2023
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: André Ricardo Backes
• Beneficiário: Giovanni Rossi
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência artificial Visão computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Deep Fake | Inteligência Artificial | Visão Computacional | Visão Computacional, Inteligência Artificial

Resumo

O avanço da tecnologia possibilitou o surgimento de DeepFakes, que são vídeos e fotos sintéticos realistas criados com o uso de Inteligência Artificial. Essa tecnologia levanta preocupações éticas e de segurança, pois pode ser usada para enganar e difamar. O projeto propõe um modelo de detecção de DeepFakes usando redes neurais convolucionais e um dataset diversificado. O objetivo é alcançar resultados mais eficazes que os modelos atuais de detecção de DeepFakes, contribuindo para combater a disseminação de informações enganosas.