論文の概要: A Review of Deep Learning-based Approaches for Deepfake Content Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06095v2
• Date: Tue, 10 Oct 2023 17:27:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 17:13:07.444105
• Title: A Review of Deep Learning-based Approaches for Deepfake Content Detection
• Title（参考訳）: ディープフェイクコンテンツ検出のための深層学習に基づくアプローチのレビュー
• Authors: Leandro A. Passos, Danilo Jodas, Kelton A. P. da Costa, Luis A. Souza J\'unior, Douglas Rodrigues, Javier Del Ser, David Camacho, Jo\~ao Paulo Papa
• Abstract要約: ディープラーニング生成モデルの最近の進歩は、非常に説得力のある偽造画像やビデオを作成することができるという懸念を提起している。 本稿では,ディープラーニングを用いたコンテンツ検出に関する最近の研究を包括的にレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.666909290293946
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in deep learning generative models have raised concerns as they can create highly convincing counterfeit images and videos. This poses a threat to people's integrity and can lead to social instability. To address this issue, there is a pressing need to develop new computational models that can efficiently detect forged content and alert users to potential image and video manipulations. This paper presents a comprehensive review of recent studies for deepfake content detection using deep learning-based approaches. We aim to broaden the state-of-the-art research by systematically reviewing the different categories of fake content detection. Furthermore, we report the advantages and drawbacks of the examined works and future directions towards the issues and shortcomings still unsolved on deepfake detection.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング生成モデルの最近の進歩は、非常に説得力のある偽造画像やビデオを作成できるという懸念を提起している。 これは人々の完全性に脅威をもたらし、社会的不安定に繋がる可能性がある。 この問題に対処するためには、偽コンテンツを効率的に検出し、潜在的な画像やビデオ操作にユーザーに警告できる新しい計算モデルを開発する必要がある。 本稿では,ディープラーニングを用いたコンテンツ検出に関する最近の研究を概観する。 我々は,偽コンテンツ検出の異なるカテゴリを体系的にレビューすることにより,最先端の研究を広めることを目指している。 さらに,本研究のメリットと欠点を報告するとともに,深度検出に未解決の課題と欠点について述べる。

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