論文の概要: Explainable Deepfake Video Detection using Convolutional Neural Network and CapsuleNet

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12841v1
• Date: Fri, 19 Apr 2024 12:21:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 15:07:01.801458
• Title: Explainable Deepfake Video Detection using Convolutional Neural Network and CapsuleNet
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークとカプセルネットを用いた説明可能なディープフェイク映像検出
• Authors: Gazi Hasin Ishrak, Zalish Mahmud, MD. Zami Al Zunaed Farabe, Tahera Khanom Tinni, Tanzim Reza, Mohammad Zavid Parvez,
• Abstract要約: ディープフェイク技術は、実際の参加に関係なく、個人をデジタルメディアにシームレスに挿入する。 主要なディープフェイク生成アルゴリズムであるGANは、リアルなイメージやビデオを作成するために機械学習を使用している。 我々は、説明可能なAIを通じてモデルの意思決定プロセスを解明し、透明な人間とAIの関係を育むことを目指している。
• 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: Deepfake technology, derived from deep learning, seamlessly inserts individuals into digital media, irrespective of their actual participation. Its foundation lies in machine learning and Artificial Intelligence (AI). Initially, deepfakes served research, industry, and entertainment. While the concept has existed for decades, recent advancements render deepfakes nearly indistinguishable from reality. Accessibility has soared, empowering even novices to create convincing deepfakes. However, this accessibility raises security concerns.The primary deepfake creation algorithm, GAN (Generative Adversarial Network), employs machine learning to craft realistic images or videos. Our objective is to utilize CNN (Convolutional Neural Network) and CapsuleNet with LSTM to differentiate between deepfake-generated frames and originals. Furthermore, we aim to elucidate our model's decision-making process through Explainable AI, fostering transparent human-AI relationships and offering practical examples for real-life scenarios.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングから派生したディープフェイク技術は、実際の参加に関係なく、個人をデジタルメディアにシームレスに挿入する。 その基盤は機械学習と人工知能(AI)にある。 当初ディープフェイクは研究、産業、娯楽に役立った。 このコンセプトは何十年にもわたって存在してきたが、最近の進歩はディープフェイクを現実とほとんど区別できないものにしている。 アクセシビリティが急上昇し、初心者でも説得力のあるディープフェイクを作れるようになった。 しかし、このアクセシビリティはセキュリティ上の懸念を引き起こす。主要なディープフェイク生成アルゴリズムであるGAN(Generative Adversarial Network)は、機械学習を使用して現実的なイメージやビデオを作成する。 本研究の目的は,CNN (Convolutional Neural Network) と CapsuleNet をLSTM と組み合わせて,深部から生成したフレームとオリジナルを区別することである。 さらに、説明可能なAIを通じてモデルの意思決定プロセスを解明し、透明な人間とAIの関係を育み、現実のシナリオに実践的な例を提供することを目的としている。

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