論文の概要: Deepfake detection, image manipulation detection, fairness, generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16428v1
• Date: Sat, 21 Dec 2024 01:28:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:02:04.235227
• Title: Deepfake detection, image manipulation detection, fairness, generalization
• Title（参考訳）: ディープフェイク検出、画像操作検出、公正性、一般化
• Authors: Uzoamaka Ezeakunne, Chrisantus Eze, Xiuwen Liu,
• Abstract要約: ディープフェイク検出のためのトレーニングデータのバイアスは、異なるグループ間で異なるレベルのパフォーマンスをもたらす可能性がある。 本稿では,合成データセットとモデル最適化を利用して,深度検出における公平性一般化問題に対処するためのデータ駆動型フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2221087476416053
• License:
• Abstract: Despite the progress made in deepfake detection research, recent studies have shown that biases in the training data for these detectors can result in varying levels of performance across different demographic groups, such as race and gender. These disparities can lead to certain groups being unfairly targeted or excluded. Traditional methods often rely on fair loss functions to address these issues, but they under-perform when applied to unseen datasets, hence, fairness generalization remains a challenge. In this work, we propose a data-driven framework for tackling the fairness generalization problem in deepfake detection by leveraging synthetic datasets and model optimization. Our approach focuses on generating and utilizing synthetic data to enhance fairness across diverse demographic groups. By creating a diverse set of synthetic samples that represent various demographic groups, we ensure that our model is trained on a balanced and representative dataset. This approach allows us to generalize fairness more effectively across different domains. We employ a comprehensive strategy that leverages synthetic data, a loss sharpness-aware optimization pipeline, and a multi-task learning framework to create a more equitable training environment, which helps maintain fairness across both intra-dataset and cross-dataset evaluations. Extensive experiments on benchmark deepfake detection datasets demonstrate the efficacy of our approach, surpassing state-of-the-art approaches in preserving fairness during cross-dataset evaluation. Our results highlight the potential of synthetic datasets in achieving fairness generalization, providing a robust solution for the challenges faced in deepfake detection.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイク検出研究の進歩にもかかわらず、近年の研究により、これらの検出器のトレーニングデータのバイアスは、人種や性別など、様々な集団で様々なパフォーマンスをもたらすことが示されている。 これらの格差は、特定のグループが不公平に標的にされたり排除されたりする可能性がある。 従来の手法は、これらの問題に対処するために、公正な損失関数に依存することが多いが、見知らぬデータセットに適用された場合、性能が低くなるため、公正な一般化は依然として課題である。 本研究では,合成データセットとモデル最適化を利用して,深度検出におけるフェアネス一般化問題に対処するためのデータ駆動型フレームワークを提案する。 本手法は, 多様な人口集団間の公正性を高めるために, 合成データの生成と活用に焦点を当てている。 多様な集団を表わす多様な合成サンプルを作成することで、我々のモデルはバランスのとれた、代表的なデータセットで訓練されていることを保証します。 このアプローチは、異なる領域に対してより効果的に公正性を一般化することを可能にする。 我々は、合成データ、ロスシャープネスを意識した最適化パイプライン、マルチタスク学習フレームワークを活用して、より公平なトレーニング環境を構築する。 ベンチマークディープフェイク検出データセットの広範囲な実験は、我々のアプローチの有効性を実証し、クロスデータセット評価時の公正性を維持するための最先端アプローチを超越した。 本研究は, 合成データセットが公正な一般化を実現する可能性を強調し, 深度検出に直面する課題に対する堅牢な解決策を提供するものである。

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