論文の概要: Deepfake Detection Via Facial Feature Extraction and Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18815v1
- Date: Thu, 24 Jul 2025 21:30:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-28 16:16:48.763896
- Title: Deepfake Detection Via Facial Feature Extraction and Modeling
- Title（参考訳）: 顔の特徴抽出とモデリングによるディープフェイク検出
- Authors: Benjamin Carter, Nathan Dilla, Micheal Callahan, Atuhaire Ambala,
- Abstract要約: 本稿では,ディープフェイク検出に顔のランドマークのみを用いるアプローチを提案する。
本稿では,人間の顔のディープフェイクと真のビデオの両方からなるデータセットを用いて,顔のランドマークを抽出するアプローチについて述べる。
実験により, この特徴抽出法は様々なニューラルネットワークモデルに有効であることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The rise of deepfake technology brings forth new questions about the authenticity of various forms of media found online today. Videos and images generated by artificial intelligence (AI) have become increasingly more difficult to differentiate from genuine media, resulting in the need for new models to detect artificially-generated media. While many models have attempted to solve this, most focus on direct image processing, adapting a convolutional neural network (CNN) or a recurrent neural network (RNN) that directly interacts with the video image data. This paper introduces an approach of using solely facial landmarks for deepfake detection. Using a dataset consisting of both deepfake and genuine videos of human faces, this paper describes an approach for extracting facial landmarks for deepfake detection, focusing on identifying subtle inconsistencies in facial movements instead of raw image processing. Experimental results demonstrated that this feature extraction technique is effective in various neural network models, with the same facial landmarks tested on three neural network models, with promising performance metrics indicating its potential for real-world applications. The findings discussed in this paper include RNN and artificial neural network (ANN) models with accuracy between 96% and 93%, respectively, with a CNN model hovering around 78%. This research challenges the assumption that raw image processing is necessary to identify deepfake videos by presenting a facial feature extraction approach compatible with various neural network models while requiring fewer parameters.
- Abstract（参考訳）: ディープフェイク技術の台頭は、今日オンラインで見られる様々なメディアの信頼性に関する新たな疑問を引き起こしている。
人工知能(AI)によって生成されたビデオや画像は、真のメディアと区別することがますます難しくなり、結果として、人工的に生成されたメディアを検出する新しいモデルの必要性が高まっている。
多くのモデルがこの問題を解決しようとしているが、ほとんどのモデルでは、ビデオ画像データと直接対話する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やリカレントニューラルネットワーク(RNN)に適応して、直接画像処理に焦点を当てている。
本稿では,ディープフェイク検出に顔のランドマークのみを用いるアプローチを提案する。
本稿では,人間の顔のディープフェイクと真のビデオの両方からなるデータセットを用いて,顔のランドマークを抽出してディープフェイク検出を行う手法について述べる。
実験の結果、この特徴抽出技術は3つのニューラルネットワークモデルでテストされたのと同じ顔のランドマークを持つ、様々なニューラルネットワークモデルに有効であることが示された。
この論文で論じられた結果は、それぞれ96%と93%の精度でRNNと人工知能(ANN)モデル、約78%のCNNモデルである。
本研究は,様々なニューラルネットワークモデルに適合する顔の特徴抽出アプローチを提示し,パラメータを少なくすることで,生画像処理がディープフェイク映像の識別に必要であるという仮定に挑戦する。
関連論文リスト
- Alleviating Catastrophic Forgetting in Facial Expression Recognition with Emotion-Centered Models [49.3179290313959]
感情中心型生成的リプレイ (ECgr) は, 生成的対向ネットワークから合成画像を統合することで, この課題に対処する。
ECgrは、生成された画像の忠実性を保証するために品質保証アルゴリズムを組み込んでいる。
4つの多様な表情データセットに対する実験結果から,擬似リハーサル法により生成されたイメージを組み込むことで,ターゲットとするデータセットとソースデータセットのトレーニングが促進されることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-18T15:28:34Z) - 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) - A Hybrid CNN-LSTM model for Video Deepfake Detection by Leveraging
Optical Flow Features [0.0]
ディープフェイク(Deepfakes)は、デジタルメディアの合成で、超リアルなフェイクビデオを作り、観客を騙す。
本稿では,光学フローに基づく特徴抽出手法を用いて時間的特徴を抽出し,分類のためのハイブリッドモデルに供給する。
このハイブリッドモデルは、DFDC、FF++、Celeb-DFといったオープンソースのデータセットに効果的なパフォーマンスを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-28T09:38:09Z) - Research on facial expression recognition based on Multimodal data
fusion and neural network [2.5431493111705943]
このアルゴリズムはマルチモーダルデータに基づいており、顔画像、画像の方向勾配のヒストグラム、顔のランドマークを入力とする。
実験結果から, マルチモーダルデータの相補性により, 精度, 堅牢性, 検出速度が大幅に向上したことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-26T23:45:40Z) - Facial expression and attributes recognition based on multi-task
learning of lightweight neural networks [9.162936410696409]
顔の識別と顔の属性の分類のための軽量畳み込みニューラルネットワークのマルチタスクトレーニングを検討する。
顔の表情を予測するためには,これらのネットワークを微調整する必要がある。
MobileNet、EfficientNet、RexNetアーキテクチャに基づくいくつかのモデルが提示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-31T14:21:04Z) - Improving DeepFake Detection Using Dynamic Face Augmentation [0.8793721044482612]
ほとんどの公開可能なDeepFake検出データセットには、限られたバリエーションがある。
ディープニューラルネットワークは、DeepFakeコンテンツの操作機能を検出するための学習ではなく、顔の特徴にオーバーフィットする傾向があります。
DeepFake検出を改善するために、CNN(Convolutional Neural Networks)をトレーニングするためのデータ拡張方法であるFace-Cutoutを紹介します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-18T20:25:45Z) - Continuous Emotion Recognition with Spatiotemporal Convolutional Neural
Networks [82.54695985117783]
In-theld でキャプチャした長いビデオシーケンスを用いて,持続的な感情認識のための最先端のディープラーニングアーキテクチャの適合性を検討する。
我々は,2D-CNNと長期記憶ユニットを組み合わせた畳み込みリカレントニューラルネットワークと,2D-CNNモデルの微調整時の重みを膨らませて構築した膨らませた3D-CNNモデルを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-18T13:42:05Z) - Video-based Facial Expression Recognition using Graph Convolutional
Networks [57.980827038988735]
我々は、ビデオベースの表情認識のための共通のCNN-RNNモデルに、GCN(Graph Convolutional Network)層を導入する。
我々は、CK+、Oulu-CASIA、MMIの3つの広く使われているデータセットと、AFEW8.0の挑戦的なワイルドデータセットについて、本手法の評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-26T07:31:51Z) - The FaceChannel: A Fast & Furious Deep Neural Network for Facial
Expression Recognition [71.24825724518847]
顔の表情の自動認識(FER)の最先端モデルは、非常に深いニューラルネットワークに基づいており、訓練には効果的だがかなり高価である。
私たちは、一般的なディープニューラルネットワークよりもはるかに少ないパラメータを持つ軽量ニューラルネットワークであるFaceChannelを形式化します。
我々は、私たちのモデルがFERの現在の最先端技術に匹敵するパフォーマンスを達成する方法を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-15T09:25:37Z) - The FaceChannel: A Light-weight Deep Neural Network for Facial
Expression Recognition [71.24825724518847]
FER自動化のための現在の最先端モデルは、訓練が難しい非常に深いニューラルネットワークに基づいている。
私たちは、一般的なディープニューラルネットワークよりもはるかに少ないパラメータを持つ軽量ニューラルネットワークであるFaceChannelを形式化します。
私たちは、FaceChannelが、FERの現在の最先端技術と比較して、同等の、たとえそうでなくても、パフォーマンスを実現する方法を示します。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-17T12:03:14Z)
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。