論文の概要: Improving Video Deepfake Detection: A DCT-Based Approach with
Patch-Level Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11204v2
- Date: Tue, 9 Jan 2024 08:57:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-10 19:43:42.916685
- Title: Improving Video Deepfake Detection: A DCT-Based Approach with
Patch-Level Analysis
- Title（参考訳）: ビデオディープフェイク検出の改善: パッチレベル解析を用いたDCTに基づくアプローチ
- Authors: Luca Guarnera (1), Salvatore Manganello (1), Sebastiano Battiato (1)
((1) University of Catania)
- Abstract要約: Iフレームは、文献に記述されたアプローチよりも高速な計算と分析を提供するために抽出された。
個々のビデオフレーム内の識別領域を特定するために、フレーム全体、背景、顔、目、鼻、口、顔フレームを別々に分析した。
実験の結果,眼と口の領域は最も差別的であり,解析により映像の性質を判断できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A new algorithm for the detection of deepfakes in digital videos is
presented. The I-frames were extracted in order to provide faster computation
and analysis than approaches described in the literature. To identify the
discriminating regions within individual video frames, the entire frame,
background, face, eyes, nose, mouth, and face frame were analyzed separately.
From the Discrete Cosine Transform (DCT), the Beta components were extracted
from the AC coefficients and used as input to standard classifiers.
Experimental results show that the eye and mouth regions are those most
discriminative and able to determine the nature of the video under analysis.
- Abstract（参考訳）: デジタルビデオにおけるディープフェイク検出のための新しいアルゴリズムを提案する。
i-frameは文献に記述されているアプローチよりも高速な計算と解析を提供するために抽出された。
個々のビデオフレーム内の識別領域を特定するために、フレーム全体、背景、顔、目、鼻、口、顔フレームを別々に分析した。
離散コサイン変換(DCT)から、ベータ成分を交流係数から抽出し、標準分類器への入力として使用した。
実験の結果,眼と口の領域は最も差別的であり,解析により映像の性質を判断できることがわかった。
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