Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Survey of Deep Fake Detection for Trial Courts

論文の概要: A Survey of Deep Fake Detection for Trial Courts

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15792v1
Date: Tue, 31 May 2022 13:50:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-01 20:07:32.028884
Title: A Survey of Deep Fake Detection for Trial Courts
Title（参考訳）: 裁判裁判所における深度フェイク検出の実態調査
Authors: Naciye Celebi, Qingzhong Liu, Muhammed Karatoprak
Abstract要約: DeepFakeのアルゴリズムは、人間が本物と区別できない偽のイメージやビデオを作成することができる。偽の情報を拡散するのを避けるために、偽の動画を検出することが不可欠になっている。本稿では,DeepFakeを検知する手法と,DeepFakeを検出できるデータセットについて検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.320417845168326
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Recently, image manipulation has achieved rapid growth due to the advancement of sophisticated image editing tools. A recent surge of generated fake imagery and videos using neural networks is DeepFake. DeepFake algorithms can create fake images and videos that humans cannot distinguish from authentic ones. (GANs) have been extensively used for creating realistic images without accessing the original images. Therefore, it is become essential to detect fake videos to avoid spreading false information. This paper presents a survey of methods used to detect DeepFakes and datasets available for detecting DeepFakes in the literature to date. We present extensive discussions and research trends related to DeepFake technologies.
Abstract（参考訳）: 近年,高度な画像編集ツールの進歩により,画像操作が急速に成長している。最近のニューラルネットワークを使った偽画像やビデオの急増はDeepFakeだ。 deepfakeアルゴリズムは、人間が本物のものと区別できない偽の画像やビデオを作成できる。 (ガン)は原画像にアクセスせずに写実的な画像を作成するために広く用いられてきた。そのため,偽情報を拡散しないように偽ビデオを検出することが重要である。本稿では,文献中のDeepFakeを検出可能なDeepFakeとデータセットの検索方法について述べる。本稿ではDeepFake技術に関する広範な議論と研究動向を紹介する。

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