Fugu-MT 論文翻訳(概要): Detecting Forged Facial Videos using convolutional neural network

論文の概要: Detecting Forged Facial Videos using convolutional neural network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08344v1
Date: Sun, 17 May 2020 19:04:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-02 05:43:17.589590
Title: Detecting Forged Facial Videos using convolutional neural network
Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた顔映像の偽造検出
Authors: Neilesh Sambhu and Shaun Canavan
Abstract要約: 我々は,より小さな(少ないパラメータで学習する)畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,偽ビデオ検出のためのデータ駆動型アプローチを提案する。提案手法の有効性を検証するため,FaceForensicsの公開データセットを用いて,フレームベースとビデオベースの両方の結果を詳細に検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we propose to detect forged videos, of faces, in online videos. To facilitate this detection, we propose to use smaller (fewer parameters to learn) convolutional neural networks (CNN), for a data-driven approach to forged video detection. To validate our approach, we investigate the FaceForensics public dataset detailing both frame-based and video-based results. The proposed method is shown to outperform current state of the art. We also perform an ablation study, analyzing the impact of batch size, number of filters, and number of network layers on the accuracy of detecting forged videos.
Abstract（参考訳）: 本稿では,オンラインビデオにおける顔の偽造映像の検出方法を提案する。この検出を容易にするために,より小さな(少ない)畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,データ駆動型ビデオ検出手法を提案する。このアプローチを検証するために,フレームベースとビデオベースの両方の結果を詳述したfaceforensics public datasetを調査した。提案手法は,現在の技術よりも優れていることを示す。また, バッチサイズ, フィルタ数, ネットワーク層数の影響を解析したアブレーション実験を行い, 偽造映像の検出精度について検討した。

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