論文の概要: Deepfake Video Forensics based on Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14178v1
• Date: Wed, 29 Apr 2020 13:21:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 14:10:51.659816
• Title: Deepfake Video Forensics based on Transfer Learning
• Title（参考訳）: トランスファー学習に基づくディープフェイクビデオ鑑識
• Authors: Rahul U, Ragul M, Raja Vignesh K, Tejeswinee K
• Abstract要約: ディープフェイク」は、人間が本物のものと区別できない偽のイメージやビデオを作ることができる。 本稿では,各ディープフェイク映像フレームの特徴を把握するために,画像分類モデルを再学習する方法について述べる。 Deepfakeのビデオをチェックすると、87%以上の精度が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deeplearning has been used to solve complex problems in various domains. As it advances, it also creates applications which become a major threat to our privacy, security and even to our Democracy. Such an application which is being developed recently is the "Deepfake". Deepfake models can create fake images and videos that humans cannot differentiate them from the genuine ones. Therefore, the counter application to automatically detect and analyze the digital visual media is necessary in today world. This paper details retraining the image classification models to apprehend the features from each deepfake video frames. After feeding different sets of deepfake clips of video fringes through a pretrained layer of bottleneck in the neural network is made for every video frame, already stated layer contains condense data for all images and exposes artificial manipulations in Deepfake videos. When checking Deepfake videos, this technique received more than 87 per cent accuracy. This technique has been tested on the Face Forensics dataset and obtained good accuracy in detection.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは様々な領域の複雑な問題を解決するために使われてきた。 それはまた、私たちのプライバシーやセキュリティ、さらには民主主義に対する大きな脅威となるアプリケーションを生み出します。 最近開発されているアプリケーションは、"deepfake"(ディープフェイク)だ。 Deepfakeモデルは、人間が本物のものと区別できない偽のイメージやビデオを作成することができる。 したがって,デジタル映像メディアを自動的に検出・解析するカウンタアプリケーションは,現代世界では必要である。 本稿では,各ディープフェイク映像フレームの特徴を把握するために,画像分類モデルを再学習する方法について述べる。 ビデオフレーム毎に、ニューラルネットワークで予め訓練されたボトルネック層を通じてビデオフリンジのディープフェイククリップの異なるセットを供給した後、すでに述べられている層は、すべての画像の凝縮データを含み、ディープフェイクビデオにおける人工的な操作を露出する。 deepfakeビデオをチェックすると、このテクニックは87パーセント以上の精度を得た。 この技術はFace Forensicsデータセットでテストされ、検出の精度が向上した。

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