論文の概要: Deep Fake Detection: Survey of Facial Manipulation Detection Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12605v1
• Date: Wed, 23 Jun 2021 18:08:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-25 15:16:29.159346
• Title: Deep Fake Detection: Survey of Facial Manipulation Detection Solutions
• Title（参考訳）: ディープフェイク検出:顔面マニピュレーション検出ソリューションの調査
• Authors: Samay Pashine, Sagar Mandiya, Praveen Gupta, and Rashid Sheikh
• Abstract要約: 我々は、アートニューラルネットワーク(MesoNet、ResNet-50、VGG-19、Xception Net)のいくつかの状態を分析し、それらを互いに比較する。 オンラインソーシャルメディアプラットフォームにデプロイされるリアルタイムのディープフェイク検出など,さまざまなシナリオに対する最適なソリューションを見つけました。
• 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: Deep Learning as a field has been successfully used to solve a plethora of complex problems, the likes of which we could not have imagined a few decades back. But as many benefits as it brings, there are still ways in which it can be used to bring harm to our society. Deep fakes have been proven to be one such problem, and now more than ever, when any individual can create a fake image or video simply using an application on the smartphone, there need to be some countermeasures, with which we can detect if the image or video is a fake or real and dispose of the problem threatening the trustworthiness of online information. Although the Deep fakes created by neural networks, may seem to be as real as a real image or video, it still leaves behind spatial and temporal traces or signatures after moderation, these signatures while being invisible to a human eye can be detected with the help of a neural network trained to specialize in Deep fake detection. In this paper, we analyze several such states of the art neural networks (MesoNet, ResNet-50, VGG-19, and Xception Net) and compare them against each other, to find an optimal solution for various scenarios like real-time deep fake detection to be deployed in online social media platforms where the classification should be made as fast as possible or for a small news agency where the classification need not be in real-time but requires utmost accuracy.
• Abstract（参考訳）: 分野としてのディープラーニングは、数十年前に想像できなかったような、多くの複雑な問題の解決に成功しています。 しかし、それがもたらす多くの利益は、社会に害をもたらすのに使える方法がまだ残っています。 ディープフェイクはそのような問題のひとつであることが証明されており、スマートフォン上で単にアプリケーションを使って偽の画像やビデオを作成できる場合には、画像や動画が偽物なのか本物なのかを検知し、オンライン情報の信頼性を脅かす問題を処分する、何らかの対策が必要になります。 ニューラルネットワークによって作成されたディープフェイクは、実際の画像やビデオと同じくらいリアルに思えるかもしれないが、モデレーション後の空間的および時間的痕跡やシグネチャは残っており、人間の目に見えないシグネチャは、ディープフェイク検出を専門に訓練されたニューラルネットワークによって検出することができる。 本稿では,アートニューラルネット(mesonet,resnet-50,vgg-19,xception net)のいくつかの状態を分析し,それらを比較することで,分類をできるだけ早く行うべきオンラインソーシャルメディアプラットフォームや,その分類をリアルタイムに必要とせず,かつ最も正確性を要する小さなニュース機関において,リアルタイムのディープフェイク検出のような様々なシナリオに対して最適な解決策を見出す。

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