論文の概要: Media Forensics and Deepfake Systematic Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13295v1
- Date: Wed, 19 Jun 2024 07:33:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 22:49:46.535820
- Title: Media Forensics and Deepfake Systematic Survey
- Title（参考訳）: メディア調査とディープフェイクシステム
- Authors: Nadeem Jabbar CH, Aqib Saghir, Ayaz Ahmad Meer, Salman Ahmad Sahi, Bilal Hassan, Siddiqui Muhammad Yasir,
- Abstract要約: Deepfakeは、顔の特徴を非常に現実的な方法で生成または変更する、生成的なディープラーニングアルゴリズムである。
映画を良く見せるだけでなく、有名人を模倣して偽情報を広めるのにも使える。
- 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 is a generative deep learning algorithm that creates or changes facial features in a very realistic way making it hard to differentiate the real from the fake features It can be used to make movies look better as well as to spread false information by imitating famous people In this paper many different ways to make a Deepfake are explained analyzed and separated categorically Using Deepfake datasets models are trained and tested for reliability through experiments Deepfakes are a type of facial manipulation that allow people to change their entire faces identities attributes and expressions The trends in the available Deepfake datasets are also discussed with a focus on how they have changed Using Deep learning a general Deepfake detection model is made Moreover the problems in making and detecting Deepfakes are also mentioned As a result of this survey it is expected that the development of new Deepfake based imaging tools will speed up in the future This survey gives indepth review of methods for manipulating images of face and various techniques to spot altered face images Four types of facial manipulation are specifically discussed which are attribute manipulation expression swap entire face synthesis and identity swap Across every manipulation category we yield information on manipulation techniques significant benchmarks for technical evaluation of counterfeit detection techniques available public databases and a summary of the outcomes of all such analyses From all of the topics in the survey we focus on the most recent development of Deepfake showing its advances and obstacles in detecting fake images
- Abstract（参考訳）: ディープフェイク(Deepfake)は、顔の特徴を非常に現実的な方法で生成または変更し、偽の特徴と現実を区別しにくくする生成的ディープラーニングアルゴリズムである。この論文では、有名人を模倣することによって、偽情報をより良く見せるのに使用できる。 この論文では、Deepfakeデータセットモデルを使用して、さまざまな方法でDeepfakeを分類して分離する。 ディープフェイクデータセットモデルは、実験を通じて信頼性を訓練し、テストする。ディープフェイクは、顔全体のアイデンティティ属性や表現を変更できる顔操作の一種である。ディープフェイクデータセットのトレンドは、Deep Learningを使用する一般的なディープフェイク検出モデルの使用に焦点をあてて議論される。
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