論文の概要: Deep Learning Technology for Face Forgery Detection: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14289v3
- Date: Thu, 14 Nov 2024 03:26:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-15 15:22:03.292189
- Title: Deep Learning Technology for Face Forgery Detection: A Survey
- Title（参考訳）: 顔偽造検出のためのディープラーニング技術:サーベイ
- Authors: Lixia Ma, Puning Yang, Yuting Xu, Ziming Yang, Peipei Li, Huaibo Huang,
- Abstract要約: ディープラーニングにより、高忠実度顔画像やビデオの作成や操作が可能になった。
この技術はディープフェイクとしても知られ、劇的な進歩を遂げ、ソーシャルメディアで人気を博している。
ディープフェイクのリスクを低減するため、強力な偽造検出方法を開発することが望ましい。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.519617618071003
- License:
- Abstract: Currently, the rapid development of computer vision and deep learning has enabled the creation or manipulation of high-fidelity facial images and videos via deep generative approaches. This technology, also known as deepfake, has achieved dramatic progress and become increasingly popular in social media. However, the technology can generate threats to personal privacy and national security by spreading misinformation. To diminish the risks of deepfake, it is desirable to develop powerful forgery detection methods to distinguish fake faces from real faces. This paper presents a comprehensive survey of recent deep learning-based approaches for facial forgery detection. We attempt to provide the reader with a deeper understanding of the current advances as well as the major challenges for deepfake detection based on deep learning. We present an overview of deepfake techniques and analyse the characteristics of various deepfake datasets. We then provide a systematic review of different categories of deepfake detection and state-of-the-art deepfake detection methods. The drawbacks of existing detection methods are analyzed, and future research directions are discussed to address the challenges in improving both the performance and generalization of deepfake detection.
- Abstract（参考訳）: 現在、コンピュータビジョンとディープラーニングの急速な発展により、深層生成アプローチによる高忠実な顔画像やビデオの作成や操作が可能になっている。
この技術はディープフェイクとしても知られ、劇的な進歩を遂げ、ソーシャルメディアで人気を博している。
しかし、この技術は誤った情報を広めることで、個人のプライバシーと国家安全保障に対する脅威を生じさせる可能性がある。
ディープフェイクのリスクを軽減するため、偽顔と実顔とを識別する強力な偽顔検出手法を開発することが望ましい。
本稿では,近年の顔認識における深層学習に基づく顔の偽造検出手法に関する包括的調査を行う。
我々は、読者に現在の進歩の深い理解と、ディープラーニングに基づくディープフェイク検出の大きな課題を提供しようとしている。
本稿では,ディープフェイク手法の概要と,各種ディープフェイクデータセットの特性について分析する。
次に、ディープフェイク検出の異なるカテゴリと最先端ディープフェイク検出方法の体系的なレビューを行う。
既存の検出手法の欠点を解析し、ディープフェイク検出の性能向上と一般化の両面での課題に対処するため、今後の研究の方向性について考察する。
関連論文リスト
- Understanding Audiovisual Deepfake Detection: Techniques, Challenges, Human Factors and Perceptual Insights [49.81915942821647]
ディープラーニングは様々な分野に適用され、ディープフェイク検出への影響は例外ではない。
ディープフェイク(英: Deepfakes)は、政治的偽造、フィッシング、スランダリング、偽情報の拡散に偽装的に使用できる、偽物だが現実的な合成コンテンツである。
本稿では,ディープフェイク検出戦略の有効性を改善し,サイバーセキュリティとメディアの整合性に関する今後の研究を導くことを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-12T09:02:11Z) - Deepfake Media Forensics: State of the Art and Challenges Ahead [51.33414186878676]
AIが生成する合成メディア、別名Deepfakesは、エンターテイメントからサイバーセキュリティまで、多くの領域に影響を与えている。
ディープフェイク検出は、微妙な矛盾やアーティファクトを機械学習技術で識別することに焦点を当て、研究の不可欠な領域となっている。
本稿では,これらの課題に対処する主要なアルゴリズムについて,その利点,限界,今後の展望について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-01T08:57:47Z) - Deepfake Generation and Detection: A Benchmark and Survey [134.19054491600832]
Deepfakeは、特定の条件下で非常にリアルな顔画像やビデオを作成するための技術だ。
この調査は、ディープフェイクの発生と検出の最新の展開を包括的にレビューする。
本研究では, 顔交換, 顔再現, 話し顔生成, 顔属性編集の4つの代表的なディープフェイク分野の研究に焦点をあてる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-26T17:12:34Z) - DeepFidelity: Perceptual Forgery Fidelity Assessment for Deepfake
Detection [67.3143177137102]
ディープフェイク検出(Deepfake detection)とは、画像やビデオにおいて、人工的に生成された顔や編集された顔を検出すること。
本稿では,実顔と偽顔とを適応的に識別するDeepFidelityという新しいDeepfake検出フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-07T07:19:45Z) - GazeForensics: DeepFake Detection via Gaze-guided Spatial Inconsistency
Learning [63.547321642941974]
本稿では,3次元視線推定モデルから得られた視線表現を利用する,革新的なDeepFake検出手法であるGazeForensicsを紹介する。
実験の結果,提案したGazeForensicsは現在の最先端手法よりも優れていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-13T04:48:33Z) - CrossDF: Improving Cross-Domain Deepfake Detection with Deep Information Decomposition [53.860796916196634]
クロスデータセットディープフェイク検出(CrossDF)の性能を高めるためのディープ情報分解(DID)フレームワークを提案する。
既存のディープフェイク検出方法とは異なり、我々のフレームワークは特定の視覚的アーティファクトよりも高いレベルのセマンティック特徴を優先する。
顔の特徴をディープフェイク関連情報と無関係情報に適応的に分解し、本質的なディープフェイク関連情報のみを用いてリアルタイム・フェイク識別を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-30T12:30:25Z) - Using Deep Learning to Detecting Deepfakes [0.0]
ディープフェイク(Deepfakes)とは、ある人物の顔を別のコンピュータが生成した顔に置き換えるビデオまたは画像である。
このオンライン脅威に対抗するために、研究者たちはディープフェイクを検出するモデルを開発した。
本研究では、ディープラーニングアルゴリズムを用いて、この略奪的な脅威に対処する様々なディープフェイク検出モデルについて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-27T17:05:16Z) - DeepFakes: Detecting Forged and Synthetic Media Content Using Machine
Learning [18.623444153774948]
この研究は、DeepFakeの生成と検出技術に関連する課題、研究動向、方向性を提示する。
この研究は、DeepFakeドメインにおける注目すべき研究をレビューし、今後より進歩したDeepFakeに対応する、より堅牢なアプローチの開発を促進する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-07T05:19:36Z) - Understanding the Security of Deepfake Detection [23.118012417901078]
本研究では,最先端のディープフェイク検出手法の対向的設定における安全性について検討する。
FaceForensics++やFacebook Deepfake Detection Challengeなど、大規模な公開ディープフェイクデータソースを2つ使用しています。
本研究は, 対戦環境におけるディープフェイク検出手法のセキュリティ上の制約を明らかにした。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-05T14:18:21Z) - Deepfakes Generation and Detection: State-of-the-art, open challenges,
countermeasures, and way forward [2.15242029196761]
不正情報、リベンジポルノ、金融詐欺、詐欺、政府機能を妨害するディープフェイクを発生させることが可能である。
オーディオとビデオの両方のディープフェイクの検出と生成のアプローチをレビューする試みは行われていない。
本稿では、deepfake生成のための既存のツールと機械学習(ml)ベースのアプローチの包括的なレビューと詳細な分析を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-25T18:26:50Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。