論文の概要: Detecting Deepfake Videos: An Analysis of Three Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08517v1
• Date: Wed, 15 Jul 2020 20:36:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 05:37:35.421169
• Title: Detecting Deepfake Videos: An Analysis of Three Techniques
• Title（参考訳）: deepfakeビデオの検出:3つのテクニックの分析
• Authors: Armaan Pishori, Brittany Rollins, Nicolas van Houten, Nisha Chatwani, Omar Uraimov
• Abstract要約: 近年のディープフェイク生成アルゴリズムの進歩は、プライバシー、セキュリティ、大量通信に危険な影響を与えている。 この問題に対処する努力は、ディープフェイクを検出するためのコンペティションや研究資金の形で盛り上がっています。 本稿では,Deepfake Detection Challengeに参加する際に,畳み込みLSTM,目まき検出,グレースケールヒストグラムの3つの手法とアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in deepfake generating algorithms that produce manipulated media have had dangerous implications in privacy, security and mass communication. Efforts to combat this issue have risen in the form of competitions and funding for research to detect deepfakes. This paper presents three techniques and algorithms: convolutional LSTM, eye blink detection and grayscale histograms-pursued while participating in the Deepfake Detection Challenge. We assessed the current knowledge about deepfake videos, a more severe version of manipulated media, and previous methods used, and found relevance in the grayscale histogram technique over others. We discussed the implications of each method developed and provided further steps to improve the given findings.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイク生成アルゴリズムの最近の進歩は、プライバシー、セキュリティ、大量通信に危険な影響を与えている。 この問題に対処する努力は、ディープフェイクを検出するためのコンペティションや研究資金の形で盛り上がっています。 本稿では,Deepfake Detection Challengeに参加する際に,畳み込みLSTM,目まき検出,グレースケールヒストグラムの3つの手法とアルゴリズムを提案する。 ディープフェイクビデオ,より厳格な操作されたメディア,および従来の手法に関する現在の知識を評価し,グレースケールのヒストグラム手法に他よりも関連性を見いだした。 提案手法の有効性を考察し,得られた結果を改善するためのさらなるステップを提供した。

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