論文の概要: Comparative Analysis of Deep-Fake Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03295v1
- Date: Wed, 6 Sep 2023 18:17:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-08 15:20:30.112270
- Title: Comparative Analysis of Deep-Fake Algorithms
- Title（参考訳）: ディープフェイクアルゴリズムの比較解析
- Authors: Nikhil Sontakke, Sejal Utekar, Shivansh Rastogi, Shriraj Sonawane
- Abstract要約: ディープフェイク(Deepfakes)は、ディープラーニングベースのフェイクビデオとしても知られており、近年大きな関心を集めている。
これらのディープフェイクビデオは、誤った情報を広めたり、個人を偽装したり、フェイクニュースを作るといった悪質な目的で使用することができる。
ディープフェイク検出技術は、顔認識、モーション分析、音声と視覚の同期といった様々なアプローチを使用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Due to the widespread use of smartphones with high-quality digital cameras
and easy access to a wide range of software apps for recording, editing, and
sharing videos and images, as well as the deep learning AI platforms, a new
phenomenon of 'faking' videos has emerged. Deepfake algorithms can create fake
images and videos that are virtually indistinguishable from authentic ones.
Therefore, technologies that can detect and assess the integrity of digital
visual media are crucial. Deepfakes, also known as deep learning-based fake
videos, have become a major concern in recent years due to their ability to
manipulate and alter images and videos in a way that is virtually
indistinguishable from the original. These deepfake videos can be used for
malicious purposes such as spreading misinformation, impersonating individuals,
and creating fake news. Deepfake detection technologies use various approaches
such as facial recognition, motion analysis, and audio-visual synchronization
to identify and flag fake videos. However, the rapid advancement of deepfake
technologies has made it increasingly difficult to detect these videos with
high accuracy. In this paper, we aim to provide a comprehensive review of the
current state of deepfake creation and detection technologies. We examine the
various deep learning-based approaches used for creating deepfakes, as well as
the techniques used for detecting them. Additionally, we analyze the
limitations and challenges of current deepfake detection methods and discuss
future research directions in this field. Overall, the paper highlights the
importance of continued research and development in deepfake detection
technologies in order to combat the negative impact of deepfakes on society and
ensure the integrity of digital visual media.
- Abstract（参考訳）: 高品質のデジタルカメラを備えたスマートフォンが普及し、ビデオや画像を録画、編集、共有するための幅広いソフトウェアアプリやディープラーニングaiプラットフォームへのアクセスが容易になったため、"フェイキング"ビデオという新たな現象が生まれている。
deepfakeアルゴリズムは、本物とは事実上区別がつかない偽の画像やビデオを作成できる。
したがって、デジタルビジュアルメディアの完全性を検出し評価できる技術が不可欠である。
deepfakes(ディープラーニングベースの偽ビデオとしても知られる)は、画像やビデオをオリジナルと事実上区別できない方法で操作し、変更する能力があるため、近年大きな関心事となっている。
これらのディープフェイクビデオは、誤った情報を拡散したり、個人を偽装したり、偽ニュースを作ったりといった悪意ある目的に使用できる。
ディープフェイク検出技術は、顔認識、モーション分析、音声と視覚の同期といった様々なアプローチを使用して偽ビデオを特定し、フラグを立てる。
しかし、ディープフェイク技術の急速な進歩により、これらの動画を高精度に検出することがますます困難になっている。
本稿では,deepfake作成・検出技術の現状について概観する。
本稿では,ディープフェイク作成に使用する深層学習アプローチと,それを検出する技術について検討する。
さらに,現在のディープフェイク検出手法の限界と課題を分析し,今後の研究方向性について考察する。
本論文は、ディープフェイクの社会への悪影響とデジタルビジュアルメディアの整合性を確保するために、ディープフェイク検出技術における継続的な研究と開発の重要性を強調した。
関連論文リスト
- Understanding Audiovisual Deepfake Detection: Techniques, Challenges, Human Factors and Perceptual Insights [49.81915942821647]
ディープラーニングは様々な分野に適用され、ディープフェイク検出への影響は例外ではない。
ディープフェイク(英: Deepfakes)は、政治的偽造、フィッシング、スランダリング、偽情報の拡散に偽装的に使用できる、偽物だが現実的な合成コンテンツである。
本稿では,ディープフェイク検出戦略の有効性を改善し,サイバーセキュリティとメディアの整合性に関する今後の研究を導くことを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-12T09:02:11Z) - Deepfake detection in videos with multiple faces using geometric-fakeness features [79.16635054977068]
被害者や人物のディープフェイクは、脅迫、ゆがみ、金融詐欺の詐欺師によって使用される。
本研究では,映像中の顔の存在の動的度を特徴付ける幾何学的フェイクネス機能(GFF)を提案する。
我々は、ビデオに同時に存在する複数の顔でビデオを分析するために、我々のアプローチを採用している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-10T13:10:34Z) - Fighting Malicious Media Data: A Survey on Tampering Detection and
Deepfake Detection [115.83992775004043]
近年のディープラーニング、特に深層生成モデルの発展により、知覚的に説得力のある画像や動画を低コストで制作するための扉が開かれた。
本稿では,現在のメディアタンパリング検出手法を概観し,今後の研究の課題と動向について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-12T02:54:08Z) - Using Deep Learning to Detecting Deepfakes [0.0]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-27T17:05:16Z) - Practical Deepfake Detection: Vulnerabilities in Global Contexts [1.6114012813668934]
ディープラーニングは、ディープフェイクとして知られるビデオへのデジタル変更を可能にした。
この技術は、偽情報や認証に関する重要な社会的関心を喚起する。
我々は、FaceForensics++データセットの破損した変種に対して、データ消去手法をシミュレートし、最先端のディープフェイク検出アルゴリズムの性能について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-20T15:24:55Z) - A Survey of Deep Fake Detection for Trial Courts [2.320417845168326]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-31T13:50:25Z) - Watch Those Words: Video Falsification Detection Using Word-Conditioned
Facial Motion [82.06128362686445]
本稿では,安価なディープフェイクと視覚的に説得力のあるディープフェイクの両方を扱うためのマルチモーダルな意味法医学的アプローチを提案する。
帰属という概念を利用して、ある話者と他の話者を区別する個人固有の生体パターンを学習する。
既存の個人固有のアプローチとは異なり、この手法は口唇の操作に焦点を当てた攻撃にも有効である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-21T01:57:04Z) - Detecting Deepfake Videos Using Euler Video Magnification [1.8506048493564673]
Deepfakeのビデオは、高度な機械学習技術を使ってビデオを操作している。
本稿では,ディープフェイク映像の識別技術について検討する。
提案手法では,Euler手法から抽出した特徴を用いて,偽造映像と未修正映像を分類する3つのモデルを訓練する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-27T17:37:23Z) - WildDeepfake: A Challenging Real-World Dataset for Deepfake Detection [82.42495493102805]
我々は,インターネットから完全に収集された707のディープフェイクビデオから抽出された7,314の顔シーケンスからなる新しいデータセットWildDeepfakeを紹介した。
既存のWildDeepfakeデータセットと我々のWildDeepfakeデータセットのベースライン検出ネットワークを体系的に評価し、WildDeepfakeが実際により困難なデータセットであることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-05T11:10:32Z) - Identity-Driven DeepFake Detection [91.0504621868628]
アイデンティティ駆動のDeepFake Detectionは、被疑者画像/ビデオとターゲットのアイデンティティ情報を入力する。
被疑者画像・映像の同一性は対象人物と同一かという判断を出力する。
本稿では,新たな研究のベースラインとして,簡単な識別ベース検出アルゴリズムであるouterfaceを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-07T18:59:08Z) - Deepfake Video Forensics based on Transfer Learning [0.0]
ディープフェイク」は、人間が本物のものと区別できない偽のイメージやビデオを作ることができる。
本稿では,各ディープフェイク映像フレームの特徴を把握するために,画像分類モデルを再学習する方法について述べる。
Deepfakeのビデオをチェックすると、87%以上の精度が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-29T13:21:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。