論文の概要: HyperFake: Hyperspectral Reconstruction and Attention-Guided Analysis for Advanced Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18587v1
• Date: Sat, 24 May 2025 08:28:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.524202
• Title: HyperFake: Hyperspectral Reconstruction and Attention-Guided Analysis for Advanced Deepfake Detection
• Title（参考訳）: HyperFake: Hyperspectral Reconstruction and Attention-Guided Analysis for Advanced Deepfake Detection
• Authors: Pavan C Shekar, Pawan Soni, Vivek Kanhangad,
• Abstract要約: ディープフェイクはデジタルメディアのセキュリティに重大な脅威をもたらす。 現在の検出方法は、様々な操作テクニックをまたいだ一般化に苦慮している。 通常のRGBビデオから31チャンネルのハイパースペクトルデータを再構成する新しいディープフェイク検出パイプラインであるHyperFakeを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.198430261120653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deepfakes pose a significant threat to digital media security, with current detection methods struggling to generalize across different manipulation techniques and datasets. While recent approaches combine CNN-based architectures with Vision Transformers or leverage multi-modal learning, they remain limited by the inherent constraints of RGB data. We introduce HyperFake, a novel deepfake detection pipeline that reconstructs 31-channel hyperspectral data from standard RGB videos, revealing hidden manipulation traces invisible to conventional methods. Using an improved MST++ architecture, HyperFake enhances hyperspectral reconstruction, while a spectral attention mechanism selects the most critical spectral features for deepfake detection. The refined spectral data is then processed by an EfficientNet-based classifier optimized for spectral analysis, enabling more accurate and generalizable detection across different deepfake styles and datasets, all without the need for expensive hyperspectral cameras. To the best of our knowledge, this is the first approach to leverage hyperspectral imaging reconstruction for deepfake detection, opening new possibilities for detecting increasingly sophisticated manipulations.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイクはデジタルメディアのセキュリティに重大な脅威をもたらし、現在の検出方法はさまざまな操作テクニックやデータセットをまたいで一般化するのに苦労している。 近年のアプローチでは、CNNベースのアーキテクチャをVision Transformerと組み合わせたり、マルチモーダル学習を利用しているが、RGBデータ固有の制約によって制限されている。 本稿では,通常のRGBビデオから31チャンネルのハイパースペクトルデータを再構成し,従来の手法では見えない隠れた修正トレースを明らかにする,新しいディープフェイク検出パイプラインHyperFakeを紹介する。 改良されたMST++アーキテクチャを使用することで、HyperFakeはハイパースペクトル再構成を強化し、スペクトルアテンション機構はディープフェイク検出のための最も重要なスペクトル特徴を選択する。 スペクトルデータは、スペクトル分析に最適化されたEfficientNetベースの分類器で処理され、高価なハイパースペクトルカメラを必要とせずに、異なるディープフェイクスタイルやデータセットをまたいだより正確で一般化可能な検出が可能になる。 我々の知る限りでは、これはハイパースペクトル画像再構成を利用したディープフェイク検出のための最初のアプローチであり、ますます洗練された操作を検出する新たな可能性を開く。

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