論文の概要: EEG-Features for Generalized Deepfake Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08527v1
- Date: Tue, 14 May 2024 12:06:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 14:18:43.165807
- Title: EEG-Features for Generalized Deepfake Detection
- Title（参考訳）: 一般化ディープフェイク検出のための脳波機能
- Authors: Arian Beckmann, Tilman Stephani, Felix Klotzsche, Yonghao Chen, Simon M. Hofmann, Arno Villringer, Michael Gaebler, Vadim Nikulin, Sebastian Bosse, Peter Eisert, Anna Hilsmann,
- Abstract要約: 本稿では,脳波を用いたディープフェイク検出のための新しい手法について検討する。
予備的な結果は、人間のニューラル処理信号がDeepfake検出フレームワークにうまく統合できることを示唆している。
我々の研究は、デジタルリアリズムが人間の認知システムにどのように埋め込まれているかを理解するための次のステップを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7117930046173173
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Since the advent of Deepfakes in digital media, the development of robust and reliable detection mechanism is urgently called for. In this study, we explore a novel approach to Deepfake detection by utilizing electroencephalography (EEG) measured from the neural processing of a human participant who viewed and categorized Deepfake stimuli from the FaceForensics++ datset. These measurements serve as input features to a binary support vector classifier, trained to discriminate between real and manipulated facial images. We examine whether EEG data can inform Deepfake detection and also if it can provide a generalized representation capable of identifying Deepfakes beyond the training domain. Our preliminary results indicate that human neural processing signals can be successfully integrated into Deepfake detection frameworks and hint at the potential for a generalized neural representation of artifacts in computer generated faces. Moreover, our study provides next steps towards the understanding of how digital realism is embedded in the human cognitive system, possibly enabling the development of more realistic digital avatars in the future.
- Abstract（参考訳）: デジタルメディアにおけるDeepfakesの出現以来、堅牢で信頼性の高い検出メカニズムの開発が緊急に求められている。
本研究では,FaceForensics++ datsetからDeepfake刺激を観察・分類した被験者の脳波計測(EEG)を用いて,新しいDeepfake検出法を提案する。
これらの測定はバイナリサポートベクトル分類器への入力特徴として機能し、実際の顔画像と操作された顔画像の識別を訓練する。
我々は,脳波がディープフェイク検出に影響を及ぼすかどうか,およびトレーニング領域を超えてディープフェイクを識別できる汎用表現を提供することができるかどうかを検討する。
予備的な結果は、人間のニューラル処理信号がディープフェイク検出フレームワークにうまく統合され、コンピュータ生成顔における人工物の一般化されたニューラル表現の可能性を示すものであることを示唆している。
さらに、本研究では、人間の認知システムにデジタルリアリズムがどのように埋め込まれているかを理解するための次のステップを提供し、将来的にはよりリアルなデジタルアバターの開発を可能にする可能性がある。
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