Manipulierten Videos auf der Spur: Sogenannte Deepfake-Videos könnten in Zukunft leichter enttarnt werden. Denn Forscher haben eine Methode entwickelt, mit der sich echte Gesichter von computergenerierten Nachbildungen unterscheiden lassen. Als Differenzierungsmerkmal nutzen sie dabei den Pulsschlag. Dieser lässt sich bei realen Menschen auch am Gesicht ablesen – bei virtuellen Gesichtern fehlt dagegen das Pulssignal.
Jeden Tag schauen wir unzähligen Menschen ins Gesicht. Die Fähigkeit, das Antlitz unserer Mitmenschen wiederzuerkennen und zu unterscheiden ist für unser Sozialverhalten dabei enorm wichtig. Kein Wunder also, dass unser Gehirn spezielle Zentren für die Gesichtserkennung besitzt und bestimmte Gesichter in jeweils eigenen Neuronen abspeichert: Ein Blick genügt und wir wissen, wen wir vor uns haben.
Bei Begegnungen auf dem Bildschirm ist die Sache inzwischen allerdings komplizierter. Denn nicht immer steckt hinter dem Gesicht in einem Video tatsächlich die Person, der dieses im realen Leben gehört. Bei sogenannten Deepfakes werden Gesichter einfach ausgetauscht – und Personen so Worte in den Mund gelegt, die sie nie gesagt haben. Ein neuronales Netz analysiert dafür bereits vorhandenes Videomaterial bestimmter Personen und lernt, wie sich deren Gesichtszüge bewegen. Im Ergebnis entsteht eine täuschend echte, aber computergenerierte Version.
Echt oder nicht?
Problematisch ist, dass diese Technologie nicht nur von der Unterhaltungsindustrie genutzt werden kann. Sie ist offen zugänglich und birgt großes Missbrauchspotenzial: Nutzer haben sich die Technik bereits zu eigen gemacht, um die Gesichter von Hollywoodstars in Pornos zu montieren. Und was wäre, wenn Politikern mithilfe manipulierter Videos falsche Aussagen untergeschoben würden? Oder Privatpersonen gemobbt und bloßgestellt würden? „Wir brauchen daher dringend Ansätze, um zu erkennen, was real ist und was nicht“, betonen Mattia Bonomi und Giulia Boato von der Universität Trient.
Die beiden Forscher präsentieren nun ein Verfahren, das genau das möglich macht. Ihre Idee: Echte Menschen haben schlagende Herzen und einen Puls – computergenerierte nicht. Das Spannende ist, dass sich der Puls auch bei Videos aus dem Gesicht ablesen lässt. Kamerabasierte Verfahren nutzen die enge Verbindung der Haut zum Gefäßsystem aus, um Änderungen des Blutvolumens zu messen. Mithilfe spezieller Algorithmen ist es dann unter anderem möglich, die Pulsrate aus Aufnahmen des Gesichts zu ermitteln.
„Machbar und innovativ“
Für Bonomi und Boato wird das Pulssignal im Gesicht zum Unterscheidungsmerkmal: Wie sie berichten, kann dieses Signal automatisch aus Videosequenzen extrahiert werden. Gelingt dies nicht, handelt es sich um einen Fake. „Diese Methode stellt einen machbaren und innovativen Weg dar, zwischen natürlichen Menschen und computergenerierten Gesichtern zu unterscheiden“, kommentiert die Internationale Gesellschaft für Optik und Photonik (SPIE) in einer Mitteilung zur Studie.
Erste Experimente haben bereits gezeigt, dass das Verfahren der Wissenschaftler zuverlässig funktioniert. Bestätigen weitere Untersuchungen seinen Nutzen, könnte damit in Zukunft eine effektive Maßnahme zur Verfügung stehen, um virtuelle Gesichter zu enttarnen und Deepfakes als solche zu erkennen. (Journal of Electronic Imaging, 2020; doi: 10.1117/1.JEI.29.1.013009)
Quelle: SPIE–International Society for Optics and Photonics
