論文の概要: Exploring the Impact of Moire Pattern on Deepfake Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10399v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 02:39:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 16:30:30.507113
• Title: Exploring the Impact of Moire Pattern on Deepfake Detectors
• Title（参考訳）: ディープフェイク検知器におけるモアレパターンの影響を探る
• Authors: Razaib Tariq, Shahroz Tariq, Simon S. Woo,
• Abstract要約: デジタルスクリーンから撮影したディープフェイク映像が検出器性能に与える影響について検討した。 その結果,検出器の精度は著しく低下し,平均68%を超えなかった。 このことは、現実世界のディープフェイク検出シナリオにおいて、Moirのパターン問題に対処する重要な必要性を浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.343014841799167
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deepfake detection is critical in mitigating the societal threats posed by manipulated videos. While various algorithms have been developed for this purpose, challenges arise when detectors operate externally, such as on smartphones, when users take a photo of deepfake images and upload on the Internet. One significant challenge in such scenarios is the presence of Moir\'e patterns, which degrade image quality and confound conventional classification algorithms, including deep neural networks (DNNs). The impact of Moir\'e patterns remains largely unexplored for deepfake detectors. In this study, we investigate how camera-captured deepfake videos from digital screens affect detector performance. We conducted experiments using two prominent datasets, CelebDF and FF++, comparing the performance of four state-of-the-art detectors on camera-captured deepfake videos with introduced Moir\'e patterns. Our findings reveal a significant decline in detector accuracy, with none achieving above 68% on average. This underscores the critical need to address Moir\'e pattern challenges in real-world deepfake detection scenarios.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイク検出は、操作されたビデオによって引き起こされる社会的脅威を軽減するために重要である。 この目的のために様々なアルゴリズムが開発されているが、ユーザーがディープフェイク画像の写真を撮ってインターネットにアップロードする際、スマートフォンなど、検出器が外部で操作する場合に問題が発生する。 このようなシナリオにおける重要な課題の1つは、画像品質を低下させ、ディープニューラルネットワーク(DNN)を含む従来の分類アルゴリズムと相反するMoir\'eパターンの存在である。 モイアのパターンの影響は、ディープフェイク検出器では未発見のままである。 本研究では,デジタルスクリーンから撮影したディープフェイク映像が検出器性能に与える影響について検討した。 我々はCelebDFとFF++という2つの著名なデータセットを用いて実験を行い、撮影したディープフェイクビデオの4つの最先端検出器の性能と、導入したMoir\'eパターンを比較した。 その結果,検出器の精度は著しく低下し,平均68%を超えなかった。 このことは、現実世界のディープフェイク検出シナリオにおけるMoir\'eパターンの問題に対処する重要な必要性を浮き彫りにしている。

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