論文の概要: Impact of Video Processing Operations in Deepfake Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17247v1
- Date: Thu, 30 Mar 2023 09:24:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-31 13:46:51.162088
- Title: Impact of Video Processing Operations in Deepfake Detection
- Title（参考訳）: ディープフェイク検出における映像処理操作の影響
- Authors: Yuhang Lu and Touradj Ebrahimi
- Abstract要約: ビデオにおけるデジタル顔の操作は、公衆の信頼のリスクが増大したため、広く注目を集めている。
ディープラーニングに基づくディープフェイク検出法が開発され,優れた結果が得られた。
これらの検出器の性能は、現実世界の状況をほとんど反映しないベンチマークを用いて評価されることが多い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.334500258498798
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The detection of digital face manipulation in video has attracted extensive
attention due to the increased risk to public trust. To counteract the
malicious usage of such techniques, deep learning-based deepfake detection
methods have been developed and have shown impressive results. However, the
performance of these detectors is often evaluated using benchmarks that hardly
reflect real-world situations. For example, the impact of various video
processing operations on detection accuracy has not been systematically
assessed. To address this gap, this paper first analyzes numerous real-world
influencing factors and typical video processing operations. Then, a more
systematic assessment methodology is proposed, which allows for a quantitative
evaluation of a detector's robustness under the influence of different
processing operations. Moreover, substantial experiments have been carried out
on three popular deepfake detectors, which give detailed analyses on the impact
of each operation and bring insights to foster future research.
- Abstract（参考訳）: ビデオにおけるデジタル顔操作の検出は、公衆信頼のリスクの増加により、大きな注目を集めている。
このような手法の悪用に対抗するため,ディープラーニングに基づくディープフェイク検出手法が開発され,目覚ましい結果が得られた。
しかし、これらの検出器の性能はしばしば実世界の状況を反映しないベンチマークを用いて評価される。
例えば、様々な映像処理操作が検出精度に与える影響は体系的に評価されていない。
このギャップに対処するために,本稿では,多数の実世界の影響要因と典型的なビデオ処理操作をまず分析する。
次に,より系統的な評価手法を提案し,異なる処理操作の影響下で検出器の頑健性を定量的に評価する。
さらに3つの一般的なディープフェイク検出器で実験が行われ、各操作の影響を詳細に分析し、将来の研究を促進するための洞察を与えている。
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