Navrhněte systém detekce deepfake ve videu v reálném čase.

Pro systém detekce deepfakeů v reálném čase ve videu je třeba navrhnout architekturu, která zajistí vysoký výkon a přesnost.

Hlavní komponenty:

1. Zachytávání videa — tok z kamery nebo video souboru.
2. Předzpracování — detekce obličejů pomocí algoritmů jako MTCNN, Haar Cascades.
3. Extrahování rysů — použití neuronových sítí k analýze rysů obličeje, textur, artefaktů.
4. Klasifikátor deepfake — natrénovaný model (například CNN, transformer), který určuje, zda je obličej falešný.
5. Postprocessing a výstup — agregace výsledků, vizualizace varování.

Technické aspekty:

• Používat optimalizované modely schopné pracovat v reálném čase (například MobileNet, EfficientNet).
• Používat dávkové zpracování pro zvýšení výkonu.
• Používat GPU nebo specializované urychlovače.
• Zajistit škálovatelnost a možnost aktualizace modelů.

Příklad zjednodušeného pipeline:

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)