Generación de un set de imágenes para la detección de Deepfake en Modelos de Redes Neuronales Convolucionales - Cisneros Rivera, Jesus Antonio; López Ramírez, Misael; Ledesma Carrillo, Luis Manuel (JÓVENES EN LA CIENCIA, 2024)
Con los avances de la Inteligencia Artificial y el internet, es bastante común encontrarse con imágenes deepfake que tienen distintos objetivos como pueden ser: desinformación, fraudes o suplantación de identidad. Para contrarrestar estos casos, existen modelos de Redes Neuronales Convolucionales (CNN) los cuales se necesita entrenar con un conjunto de datos de rostros reales o manipulados. El objetivo del trabajo es optimizar la extracción de rostros reales y falsos para generar una base de datos. Para ello, se desarrolló un programa para la extracción de rostros tanto en videos reales como videos deepfake donde se han extraído el rostro a 2000 videos, obteniendo un total de 951, 231 rostros. Las imágenes extraídas se les aplica un acercamiento y las guarda en subcarpetas con 10 000 imágenes cada una.