論文の概要: Deepfake Representation with Multilinear Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06702v1
• Date: Sun, 15 Aug 2021 09:37:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-18 03:28:37.891439
• Title: Deepfake Representation with Multilinear Regression
• Title（参考訳）: 多線形回帰によるディープフェイク表現
• Authors: Sara Abdali, M. Alex O. Vasilescu, Evangelos E. Papalexakis
• Abstract要約: 偽データと実データを表現するための線形回帰と多線形回帰を組み合わせた修正型マルチリニア(テンソル)手法を提案する。 修正されたマルチ線形(テンソル)アプローチでDeepfakesを表現し、SVM分類を奨励的な結果で実行することで、アプローチをテストする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.408609224570166
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative neural network architectures such as GANs, may be used to generate synthetic instances to compensate for the lack of real data. However, they may be employed to create media that may cause social, political or economical upheaval. One emerging media is "Deepfake".Techniques that can discriminate between such media is indispensable. In this paper, we propose a modified multilinear (tensor) method, a combination of linear and multilinear regressions for representing fake and real data. We test our approach by representing Deepfakes with our modified multilinear (tensor) approach and perform SVM classification with encouraging results.
• Abstract（参考訳）: GANのような生成ニューラルネットワークアーキテクチャは、実際のデータの欠如を補うために合成インスタンスを生成するために使われる。 しかし、社会的、政治的、経済的混乱を引き起こすようなメディアを作るために使われることもある。 一つの新興メディアは「ディープフェイク」であり、そのようなメディアを区別できる技術は不可欠である。 本稿では,偽データと実データを表すために,線形回帰と多線形回帰を組み合わせた修正多重線形(テンソル)法を提案する。 修正されたマルチ線形(テンソル)アプローチでDeepfakesを表現し、SVM分類を奨励的な結果で実行することで、アプローチをテストする。

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