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。
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