Projektübersicht
Das Projekt brachte eine Reihe erheblicher Herausforderungen mit sich, darunter die Integration verschiedener Deepfake-Erkennungsalgorithmen in ein einziges System, die Verarbeitung großer hochauflösender Mediendateien ohne Leistungseinbußen sowie die Ausgabe von Echtzeit-Fortschrittsmeldungen, ohne die Analyse zu behindern.
Kombination verschiedener Deepfake-Detektor-Algorithmen und forensischer Techniken in einer integrierten Anwendung.
Echtzeiterkennung von Deepfake-Videos, wobei hochauflösende Videos und Bilder ohne Leistungsprobleme verarbeitet werden.
Sofortige Updates während der laufenden Analyse bereitstellen, ohne den Prozess zu verzögern.
Unser Team entwickelte ein robustes Desktop-Programm, das Deepfake-Inhalte schnell und präzise erkennen kann, indem es Video- und Bild-Deepfakes analysiert. Es verarbeitet große Mediendateien effizient, aktualisiert den Fortschritt in Echtzeit und erstellt kompakte, leicht verständliche Berichte. Die Software ist unter Windows, macOS und Linux lauffähig und eignet sich für Medienunternehmen, Strafverfolgungsbehörden und Forschungseinrichtungen.
Einheitliche Backend-Verarbeitungs-Engine
Entwicklung eines Backendsystems, das mehrere Deepfake-Erkennungsmodelle und forensische Prüfungen parallel ausführen kann, um schnellere Ergebnisse zu erzielen.
Optimierte Dateiverarbeitung
Implementierung effizienter File-Streaming- und Komprimierungsmethoden, um große Mediendateien ohne übermäßige Speichernutzung zu verarbeiten.
Live-Datensynchronisation zwischen Backend und UI
Einsatz von WebSocket-Kommunikation, um die Benutzeroberfläche in Echtzeit zu aktualisieren, während das Backend die Analyse durchführt.
Das Team von Solicy hat unsere Erwartungen übertroffen. Sie haben nicht nur die technischen Anforderungen erfüllt, sondern auch eine Anwendung entwickelt, die selbst bei sehr großen Dateien intuitiv und blitzschnell ist. Dass sie modernste Deepfake-Erkennungsmodelle in ein stabiles, benutzerfreundliches Produkt integrieren konnten, ist ein Durchbruch für unsere Bemühungen zur digitalen Medienverifikation.
Die Software kombiniert modernste Erkennungsmodelle, forensische Analysen und eine plattformübergreifende Benutzeroberfläche, um Genauigkeit, Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit zu gewährleisten.
Führt mehrere Deepfake-Erkennungsmodelle und forensische Analysen parallel aus, um die Genauigkeit zu verbessern.
Verarbeitet hochauflösende große Bilder und Videos ohne Leistungsverlust.
Verwendet WebSocket-basierte Live-Kommunikation, um kontinuierliche Analyseergebnisse in Echtzeit anzuzeigen.
Erkennt Deepfake-Videos in Echtzeit und klassifiziert den Inhalt entsprechend.
Bietet leicht verständliche forensische Berichte mit Erkennungssicherheitswerten, Zeitstempeln und visuellen Markierungen.
Streamt und komprimiert Medien für optimale Speichernutzung, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.
Wir haben eine produktionsreife, plattformübergreifende Anwendung entwickelt, die Deepfakes schnell und effektiv erkennt – mit Fokus auf Leistung und Echtzeit-Feedback.
Mehrere Erkennungs- und Forensik-Tools in eine nahtlose Backend-Engine integriert.
Erfolgreiche Verarbeitung von Mediendateien in Gigabyte-Größe ohne Abstürze oder Leistungseinbußen.
Präzisionsrate durch den Einsatz komplementärer Erkennungsmethoden gesteigert.
Echtzeit-Statusmeldungen und Ergebnisse werden den Nutzern bereitgestellt, ohne dass sie auf den Abschluss der gesamten Analyse warten müssen.
Die von uns entwickelte Desktop-Anwendung zur Deepfake-Erkennung kann hochauflösende Mediendateien in weniger als 3 Minuten verarbeiten und erreicht dabei eine Erkennungsgenauigkeit von über 92 % – ideal für den Einsatz in Medienunternehmen, Strafverfolgungsbehörden und Forschungseinrichtungen.
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