compression-artifact-analysis

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Detectar artefactos de recompresión típicos de deepfakes y manipulaciones

davidcastagnetoa By davidcastagnetoa schedule Updated 3/3/2026

name: compression_artifact_analysis description: Detectar artefactos de recompresión típicos de deepfakes y manipulaciones type: Algorithm priority: Recomendada mode: Self-hosted

compression_artifact_analysis

Analiza los artefactos de compresión JPEG en la imagen para detectar recompresiones múltiples típicas de imágenes manipuladas o deepfakes. Las zonas editadas muestran niveles de compresión inconsistentes con el resto de la imagen.

When to use

Usar en el liveness_agent como señal complementaria anti-deepfake. Los deepfakes suelen recomprimirse varias veces al procesarse, dejando artefactos detectables en el dominio de frecuencia.

Instructions

  1. Convertir frame a escala de grises.
  2. Aplicar DCT (Discrete Cosine Transform) por bloques de 8x8 píxeles.
  3. Analizar la distribución de coeficientes DCT: buscar patrones de doble cuantización.
  4. Calcular el histograma de coeficientes AC: picos periódicos indican recompresión.
  5. Usar cv2.dct() para la transformación y numpy para el análisis estadístico.
  6. Score: compression_anomaly_score entre 0 (normal) y 1 (alta sospecha de recompresión).
  7. Umbral: score > 0.7 indica probable manipulación.

Notes

  • Este análisis solo aplica a imágenes JPEG; frames capturados en vivo desde cámara suelen ser RAW/YUV.
  • Más útil para detectar documentos manipulados que para liveness de selfie.
  • Combinar con ELA (Error Level Analysis) del document_processor_agent para mayor cobertura.
Install via CLI
npx skills add https://github.com/davidcastagnetoa/skills --skill compression-artifact-analysis
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