布法羅大學的研究人員開發了一種工具，可以在數字影象上近乎無誤地檢測出假人像照片。這種演算法出錯率僅百分之六出。這有助於識別虛假資訊，但該演算法有一些侷限性。



研究人員提出的這一種演算法檢測了數碼照片中人們眼睛的反射。在真實的影象照片中，兩隻眼睛中的反射通常是相同的，而計算機神經網路在建立假影象的過程中使用了來自資料庫中許多人的數字影象進行擬合操作，這導致兩隻眼睛的角膜上合成了不同的反射。

特別是使用StyleGAN2神經網路生成的深度造假人像的分析表明，該演算法能夠在94%的光線良好、解析度足夠高的人像影象中檢測出造假的人像照片。同時，如果解析度降低或光照不足以從角膜形成反射，精確度會迅速下降。

還可以觀察到，在某些照明條件下，眼睛中的反射可能不同，並且該演算法不能應用於眼睛不可見或處於陰影中的識別。