論文の概要: CapST: An Enhanced and Lightweight Method for Deepfake Video
Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03782v1
- Date: Tue, 7 Nov 2023 08:05:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-08 16:25:19.851592
- Title: CapST: An Enhanced and Lightweight Method for Deepfake Video
Classification
- Title(参考訳): capst:deepfakeビデオ分類のための拡張および軽量手法
- Authors: Wasim Ahmad, Yan-Tsung Peng, Yuan-Hao Chang, Gaddisa Olani Ganfure,
Sarwar Khan, Sahibzada Adil Shahzad
- Abstract要約: 本研究は、ディープフェイク動画を分類するために設計された革新的で合理化されたモデルを導入する。
我々のソリューションは、VGG19bnの一部をバックボーンとして使用し、効率的に特徴を抽出する。
本稿では,時間的注意機構を巧みに活用する既存のビデオレベルの融合手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.209808258321559
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The proliferation of deepfake videos, synthetic media produced through
advanced Artificial Intelligence techniques has raised significant concerns
across various sectors, encompassing realms such as politics, entertainment,
and security. In response, this research introduces an innovative and
streamlined model designed to classify deepfake videos generated by five
distinct encoders adeptly. Our approach not only achieves state of the art
performance but also optimizes computational resources. At its core, our
solution employs part of a VGG19bn as a backbone to efficiently extract
features, a strategy proven effective in image-related tasks. We integrate a
Capsule Network coupled with a Spatial Temporal attention mechanism to bolster
the model's classification capabilities while conserving resources. This
combination captures intricate hierarchies among features, facilitating robust
identification of deepfake attributes. Delving into the intricacies of our
innovation, we introduce an existing video level fusion technique that artfully
capitalizes on temporal attention mechanisms. This mechanism serves to handle
concatenated feature vectors, capitalizing on the intrinsic temporal
dependencies embedded within deepfake videos. By aggregating insights across
frames, our model gains a holistic comprehension of video content, resulting in
more precise predictions. Experimental results on an extensive benchmark
dataset of deepfake videos called DFDM showcase the efficacy of our proposed
method. Notably, our approach achieves up to a 4 percent improvement in
accurately categorizing deepfake videos compared to baseline models, all while
demanding fewer computational resources.
- Abstract(参考訳): ディープフェイクビデオの拡散、高度な人工知能技術によって生成された合成メディアは、政治、エンターテイメント、セキュリティといった領域を含む様々な分野に重大な懸念をもたらしている。
そこで本研究では,5種類のエンコーダが生成するディープフェイク映像の分類法を提案する。
提案手法は, 技術性能だけでなく, 計算資源の最適化にも有効である。
提案手法は,VGG19bnの一部をバックボーンとして,画像関連タスクにおいて効果的に特徴を抽出する手法である。
我々は,資源を保存しながら,カプセルネットワークと空間的テンポラルアテンション機構を統合して,モデルの分類能力を増強する。
この組み合わせは、機能間の複雑な階層をキャプチャし、ディープフェイク属性の堅牢な識別を容易にする。
我々のイノベーションの複雑さを掘り下げて、時間的注意のメカニズムを巧みに活用する既存のビデオレベルの融合技術を紹介します。
このメカニズムは、ディープフェイクビデオに埋め込まれた固有の時間的依存関係を活かして、連結された特徴ベクトルを扱うのに役立つ。
フレームにまたがる洞察を集約することで、私たちのモデルはビデオコンテンツを総合的に理解し、より正確な予測を可能にします。
DFDMと呼ばれるディープフェイクビデオの広範囲なベンチマークデータセットの実験結果から,提案手法の有効性が示された。
特に,本手法では,ベースラインモデルと比較してディープフェイク動画を正確に分類する上で,計算資源の削減が要求される。
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