論文の概要: Investigating the Impact of Pre-processing and Prediction Aggregation on
the DeepFake Detection Task
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07084v3
- Date: Mon, 19 Oct 2020 10:22:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-22 03:59:10.713852
- Title: Investigating the Impact of Pre-processing and Prediction Aggregation on
the DeepFake Detection Task
- Title（参考訳）: deepfake検出タスクにおける前処理と予測集約の影響の検討
- Authors: Polychronis Charitidis, Giorgos Kordopatis-Zilos, Symeon Papadopoulos,
Ioannis Kompatsiaris
- Abstract要約: 本稿では,訓練データの品質向上とDeepFake検出性能への影響を検討するための前処理ステップを提案する。
また,映像レベルの予測アグリゲーション手法の有効性について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.21594285488186
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in content generation technologies (widely known as
DeepFakes) along with the online proliferation of manipulated media content
render the detection of such manipulations a task of increasing importance.
Even though there are many DeepFake detection methods, only a few focus on the
impact of dataset preprocessing and the aggregation of frame-level to
video-level prediction on model performance. In this paper, we propose a
pre-processing step to improve the training data quality and examine its effect
on the performance of DeepFake detection. We also propose and evaluate the
effect of video-level prediction aggregation approaches. Experimental results
show that the proposed pre-processing approach leads to considerable
improvements in the performance of detection models, and the proposed
prediction aggregation scheme further boosts the detection efficiency in cases
where there are multiple faces in a video.
- Abstract（参考訳）: 近年のコンテンツ生成技術(広くはDeepFakesと呼ばれている)の進歩とメディアコンテンツのオンライン拡散により、このような操作の検出が重要になる。
多くのDeepFake検出方法があるが、データセット前処理の影響と、フレームレベルからビデオレベルへの集約がモデルパフォーマンスに与える影響に焦点が当てられている。
本稿では,トレーニングデータの品質向上のための前処理ステップを提案し,DeepFake検出の性能への影響について検討する。
また,ビデオレベルの予測集約手法の効果を提案,評価する。
実験結果から,提案手法により検出モデルの性能が大幅に向上し,ビデオ内に複数の顔が存在する場合の検出効率がさらに向上することが示唆された。
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