論文の概要: Investigation of ensemble methods for the detection of deepfake face manipulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07395v1
• Date: Fri, 14 Apr 2023 21:18:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 19:21:43.992354
• Title: Investigation of ensemble methods for the detection of deepfake face manipulations
• Title（参考訳）: ディープフェイク顔操作検出のためのアンサンブル法の検討
• Authors: Nikolaos Giatsoglou, Symeon Papadopoulos, Ioannis Kompatsiaris
• Abstract要約: 最近のAI研究の波は、Deepfakesと呼ばれる新しい種類の合成メディアを可能にした。 ディープフェイクには素晴らしいフォトリアリズムがあり、エキサイティングな新しいユースケースを生み出しました。 これらの脅威を軽減するために、研究者たちは、従来の法医学よりも効果的で、ディープAI技術に強く依存するディープフェイク検出の新しい方法を考え出そうとしてきた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.077064523799677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The recent wave of AI research has enabled a new brand of synthetic media, called deepfakes. Deepfakes have impressive photorealism, which has generated exciting new use cases but also raised serious threats to our increasingly digital world. To mitigate these threats, researchers have tried to come up with new methods for deepfake detection that are more effective than traditional forensics and heavily rely on deep AI technology. In this paper, following up on encouraging prior work for deepfake detection with attribution and ensemble techniques, we explore and compare multiple designs for ensemble detectors. The goal is to achieve robustness and good generalization ability by leveraging ensembles of models that specialize in different manipulation categories. Our results corroborate that ensembles can achieve higher accuracy than individual models when properly tuned, while the generalization ability relies on access to a large number of training data for a diverse set of known manipulations.
• Abstract（参考訳）: 最近のAI研究の波は、Deepfakesと呼ばれる新しい種類の合成メディアを可能にした。 ディープフェイクには印象的なフォトリアリズムがあり、エキサイティングな新しいユースケースを生み出しています。 これらの脅威を軽減するために、研究者たちは、従来の鑑識よりも効果的で、ディープai技術に大きく依存するディープフェイク検出の新しい方法を考え出した。 本稿では,アトリビューションとアンサンブル技術を用いたディープフェイク検出の先行研究を奨励する上で,アンサンブル検出器の複数の設計について検討・比較を行う。 目標は、異なる操作カテゴリを専門とするモデルのアンサンブルを活用することで、堅牢性と優れた一般化能力を達成することである。 その結果、アンサンブルは適切な調整を行うと個々のモデルよりも高い精度を達成できるのに対し、一般化能力は様々な既知の操作のための多数のトレーニングデータへのアクセスに依存することがわかった。

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