Navrhnite systém detekcie deepfakeov vo videu v reálnom čase.

Pre systém detekcie deepfakeov vo videu v reálnom čase je potrebné navrhnúť architektúru, ktorá zabezpečí vysoký výkon a presnosť.

Hlavné komponenty:

1. Zachytávanie videa — tok z kamery alebo video súboru.
2. Predspracovanie — detekcia tvárí pomocou algoritmov ako MTCNN, Haar Cascades.
3. Extrahovanie čŕt — použitie neurónových sietí na analýzu čŕt tváre, textúr, artefaktov.
4. Klasifikátor deepfake — natrénovaný model (napríklad CNN, transformer), ktorý určuje, či je tvár falošná.
5. Postprocessing a výstup — agregácia výsledkov, vizualizácia varovaní.

Technické aspekty:

• Používanie optimalizovaných modelov schopných pracovať v reálnom čase (napríklad MobileNet, EfficientNet).
• Používanie dávkového spracovania na zvýšenie výkonu.
• Používanie GPU alebo špecializovaných urýchľovačov.
• Zabezpečenie škálovateľnosti a možnosti aktualizácie modelov.

Príklad 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)