論文の概要: Using Deep Learning to Detecting Deepfakes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13644v1
- Date: Wed, 27 Jul 2022 17:05:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-28 12:51:21.215742
- Title: Using Deep Learning to Detecting Deepfakes
- Title（参考訳）: ディープラーニングによるディープフェイクの検出
- Authors: Jacob Mallet, Rushit Dave, Naeem Seliya, Mounika Vanamala
- Abstract要約: ディープフェイク(Deepfakes)とは、ある人物の顔を別のコンピュータが生成した顔に置き換えるビデオまたは画像である。
このオンライン脅威に対抗するために、研究者たちはディープフェイクを検出するモデルを開発した。
本研究では、ディープラーニングアルゴリズムを用いて、この略奪的な脅威に対処する様々なディープフェイク検出モデルについて検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the recent years, social media has grown to become a major source of
information for many online users. This has given rise to the spread of
misinformation through deepfakes. Deepfakes are videos or images that replace
one persons face with another computer-generated face, often a more
recognizable person in society. With the recent advances in technology, a
person with little technological experience can generate these videos. This
enables them to mimic a power figure in society, such as a president or
celebrity, creating the potential danger of spreading misinformation and other
nefarious uses of deepfakes. To combat this online threat, researchers have
developed models that are designed to detect deepfakes. This study looks at
various deepfake detection models that use deep learning algorithms to combat
this looming threat. This survey focuses on providing a comprehensive overview
of the current state of deepfake detection models and the unique approaches
many researchers take to solving this problem. The benefits, limitations, and
suggestions for future work will be thoroughly discussed throughout this paper.
- Abstract（参考訳）: 近年、ソーシャルメディアは多くのオンラインユーザーにとって主要な情報源となっている。
これはディープフェイクを通じて誤情報の拡散を引き起こした。
ディープフェイク(Deepfakes)とは、ある人物の顔を別のコンピュータが生成した顔に置き換えるビデオまたは画像である。
最近の技術進歩により、技術経験の少ない人がこれらのビデオを生成することができる。
これにより、大統領や有名人といった社会の権力者を模倣し、誤情報の拡散やディープフェイクの悪用を潜在的に危険にさらすことができる。
このオンライン脅威に対抗するために、研究者たちはディープフェイクを検出するモデルを開発した。
本研究では,この脅威に対処するために,ディープラーニングアルゴリズムを用いた様々なディープフェイク検出モデルについて検討する。
本調査は,deepfake検出モデルの現状と,この問題を解決するために多くの研究者が採用するユニークなアプローチの包括的概要を提供することに重点を置いている。
今後の作業に対するメリット,制限,提案については,本論文を通じて詳しく論じる。
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