Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unmasking Deepfake Faces from Videos Using An Explainable Cost-Sensitive Deep Learning Approach

論文の概要: Unmasking Deepfake Faces from Videos Using An Explainable Cost-Sensitive Deep Learning Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10740v1
Date: Sun, 17 Dec 2023 14:57:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-19 14:45:56.788046
Title: Unmasking Deepfake Faces from Videos Using An Explainable Cost-Sensitive Deep Learning Approach
Title（参考訳）: 説明可能なコストセンシティブなディープラーニングアプローチによるビデオからのdeepfake顔のアンマスキング
Authors: Faysal Mahmud, Yusha Abdullah, Minhajul Islam, Tahsin Aziz
Abstract要約: ディープフェイク技術は広く使われており、デジタルメディアの信頼性に関する深刻な懸念につながっている。本研究は,映像中のディープフェイク顔を効果的に検出するために,リソース効率が高く透明なコスト感受性深層学習法を用いている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Deepfake technology is widely used, which has led to serious worries about the authenticity of digital media, making the need for trustworthy deepfake face recognition techniques more urgent than ever. This study employs a resource-effective and transparent cost-sensitive deep learning method to effectively detect deepfake faces in videos. To create a reliable deepfake detection system, four pre-trained Convolutional Neural Network (CNN) models: XceptionNet, InceptionResNetV2, EfficientNetV2S, and EfficientNetV2M were used. FaceForensics++ and CelebDf-V2 as benchmark datasets were used to assess the performance of our method. To efficiently process video data, key frame extraction was used as a feature extraction technique. Our main contribution is to show the models adaptability and effectiveness in correctly identifying deepfake faces in videos. Furthermore, a cost-sensitive neural network method was applied to solve the dataset imbalance issue that arises frequently in deepfake detection. The XceptionNet model on the CelebDf-V2 dataset gave the proposed methodology a 98% accuracy, which was the highest possible whereas, the InceptionResNetV2 model, achieves an accuracy of 94% on the FaceForensics++ dataset. Source Code: https://github.com/Faysal-MD/Unmasking-Deepfake-Faces-from-Videos-An-Explainable-Cost-Sensitive-Deep -Learning-Approach-IEEE2023
Abstract（参考訳）: ディープフェイク技術は広く使われており、デジタルメディアの真正性に対する深刻な懸念を招き、信頼できるディープフェイクの顔認識技術の必要性がこれまで以上に緊急になった。本研究は,ビデオ中のディープフェイクを効果的に検出するために,リソース効率と透明なコストセンシティブな深層学習手法を用いる。信頼性の高いディープフェイク検出システムを構築するために、xceptionnet, inceptionresnetv2, efficientnetv2s, efficientnetv2mの4つの事前学習畳み込みニューラルネットワーク(cnn)モデルを用いた。ベンチマークデータセットとしてFaceForensics++とCelebDf-V2を用いた。映像データを効率的に処理するために,キーフレーム抽出を特徴抽出手法として用いた。私たちの主な貢献は、ビデオ内のディープフェイク顔の正確な識別におけるモデルの適応性と有効性を示すことです。さらに,ディープフェイク検出時に頻繁に発生するデータセットの不均衡問題を解決するために,コストに敏感なニューラルネットワーク法を適用した。 CelebDf-V2データセットのXceptionNetモデルは提案手法の98%の精度を与え、InceptionResNetV2モデルはFaceForensics++データセットの94%の精度を達成した。出典:https://github.com/Faysal-MD/Unmasking-Deepfake-Faces-from-Videos-An-Explainable-Cost-Sensitive-Dee p-Learning-Approach-IEEE2023

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