論文の概要: Deepfake Detection and the Impact of Limited Computing Capabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14825v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 11:04:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-03 19:35:37.488391
• Title: Deepfake Detection and the Impact of Limited Computing Capabilities
• Title（参考訳）: ディープフェイク検出と限られた計算能力の影響
• Authors: Paloma Cantero-Arjona, Alfonso S\'anchez-Maci\'an
• Abstract要約: この研究は、限られたコンピューティングリソースを持つシナリオにおいて、既存のさまざまなデータセットにわたるディープフェイクの検出に対処することを目的としている。 目標は、これらの制限の下で異なるディープラーニング技術の適用性を分析し、その効率を高めるための可能なアプローチを探ることである。
• 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: The rapid development of technologies and artificial intelligence makes deepfakes an increasingly sophisticated and challenging-to-identify technique. To ensure the accuracy of information and control misinformation and mass manipulation, it is of paramount importance to discover and develop artificial intelligence models that enable the generic detection of forged videos. This work aims to address the detection of deepfakes across various existing datasets in a scenario with limited computing resources. The goal is to analyze the applicability of different deep learning techniques under these restrictions and explore possible approaches to enhance their efficiency.
• Abstract（参考訳）: テクノロジーと人工知能の急速な発展により、deepfakesはますます洗練され、特定に挑戦的な技術になりつつある。 情報の正確性を確保し、誤情報や大量操作を制御するためには、偽造ビデオの汎用的検出を可能にする人工知能モデルの発見と開発が極めて重要である。 この研究は、限られたコンピューティングリソースを持つシナリオにおいて、既存のさまざまなデータセットにわたるディープフェイクの検出に対処することを目的としている。 目標は、これらの制限の下で異なるディープラーニング技術の適用性を分析し、その効率を高めるための可能なアプローチを探ることである。

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