Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generation and Detection of Sign Language Deepfakes

論文の概要: Generation and Detection of Sign Language Deepfakes - A Linguistic and Visual Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01438v1
Date: Mon, 1 Apr 2024 19:22:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-03 20:37:09.868193
Title: Generation and Detection of Sign Language Deepfakes - A Linguistic and Visual Analysis
Title（参考訳）: 手話ディープフェイクの生成と検出 -言語学的および視覚的分析-
Authors: Shahzeb Naeem, Muhammad Riyyan Khan, Usman Tariq, Abhinav Dhall, Carlos Ivan Colon, Hasan Al-Nashash,
Abstract要約: 本研究は,Deaf and Hard of Hearing (DHoH) コミュニティのための手話を実行しながら, 上半身生成におけるディープフェイク技術の有効性を示すものである。本研究の目的は、信頼性の高いディープフェイクデータセットの構築、コンピュータビジョンと自然言語処理モデルによる技術的および視覚的信頼性の評価、生成されたコンテンツの妥当性の評価を含む。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.189190729240752
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: A question in the realm of deepfakes is slowly emerging pertaining to whether we can go beyond facial deepfakes and whether it would be beneficial to society. Therefore, this research presents a positive application of deepfake technology in upper body generation, while performing sign-language for the Deaf and Hard of Hearing (DHoH) community. The resulting videos are later vetted with a sign language expert. This is particularly helpful, given the intricate nature of sign language, a scarcity of sign language experts, and potential benefits for health and education. The objectives of this work encompass constructing a reliable deepfake dataset, evaluating its technical and visual credibility through computer vision and natural language processing models, and assessing the plausibility of the generated content. With over 1200 videos, featuring both previously seen and unseen individuals for the generation model, using the help of a sign language expert, we establish a deepfake dataset in sign language that can further be utilized to detect fake videos that may target certain people of determination.
Abstract（参考訳）: ディープフェイクの領域における疑問は、顔のディープフェイクを超えて、それが社会にとって有益かどうかに関して徐々に現れつつある。そこで本研究では,Deaf and Hard of Hearing (DHoH) コミュニティのための手話を実行しながら,上半身生成におけるディープフェイク技術の正の応用について述べる。得られたビデオは後に手話の専門家によって審査される。これは手話の複雑な性質、手話の専門家の不足、健康と教育の潜在的な利益を考えると特に有用である。本研究の目的は、信頼性の高いディープフェイクデータセットの構築、コンピュータビジョンと自然言語処理モデルによる技術的および視覚的信頼性の評価、生成されたコンテンツの妥当性の評価を含む。我々は手話の専門家の助けを借りて1200本以上の動画を生成モデルに使用し、手話の専門家の助けを借りてディープフェイクデータセットを構築し、特定の人物をターゲットとした偽ビデオの検出にさらに活用する。

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