Real vaxtda videoda deepfake aşkarlama sistemini layihələndirin.

Real vaxt rejimində videoda deepfake aşkarlama sistemi üçün yüksək performans və dəqiqlik təmin edən memarlıq layihələndirilməlidir.

Əsas komponentlər:

1. Video qeydiyyatı — kamera və ya video fayldan axın.
2. Əvvəlki emal — MTCNN, Haar Cascades kimi alqoritmlərlə üzlərin aşkarlanması.
3. Xüsusiyyətlərin çıxarılması — üz xüsusiyyətlərini, teksturalarını, artefaktları analiz etmək üçün neyron şəbəkələrindən istifadə.
4. Deepfake təsnifatçı — təlim keçmiş model (məsələn, CNN, transformer) üzün saxta olub olmadığını müəyyən edir.
5. Post-emal və çıxış — nəticələrin toplanması, xəbərdarlıqların vizuallaşdırılması.

Texniki aspektlər:

• Real vaxtda işləyə bilən optimallaşdırılmış modellərdən istifadə etmək (məsələn, MobileNet, EfficientNet).
• Performansı artırmaq üçün partiya emalını tətbiq etmək.
• GPU və ya ixtisaslaşdırılmış sürətləndiricilərdən istifadə.
• Modellərin genişləndirilməsi və yenilənməsi imkanlarını təmin etmək.

Sadələşdirilmiş pipeline nümunəsi:

while True:
    frame = capture_frame()
    faces = detect_faces(frame)
    for face in faces:
        features = extract_features(face)
        prediction = model.predict(features)
        if prediction == 'deepfake':
            alert_user(face)