論文の概要: Enhanced Deep Learning DeepFake Detection Integrating Handcrafted Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20608v1
- Date: Mon, 28 Jul 2025 08:19:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.977836
- Title: Enhanced Deep Learning DeepFake Detection Integrating Handcrafted Features
- Title（参考訳）: 手作り機能の統合による深層学習深度検出の強化
- Authors: Alejandro Hinke-Navarro, Mario Nieto-Hidalgo, Juan M. Espin, Juan E. Tapia,
- Abstract要約: ディープフェイクとフェイススワップ技術は、デジタルセキュリティに大きな懸念を引き起こしている。
本研究では,手作りの周波数領域特徴と従来のRGB入力を併用した深層学習検出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）: 44.45692491500845
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The rapid advancement of deepfake and face swap technologies has raised significant concerns in digital security, particularly in identity verification and onboarding processes. Conventional detection methods often struggle to generalize against sophisticated facial manipulations. This study proposes an enhanced deep-learning detection framework that combines handcrafted frequency-domain features with conventional RGB inputs. This hybrid approach exploits frequency and spatial domain artifacts introduced during image manipulation, providing richer and more discriminative information to the classifier. Several frequency handcrafted features were evaluated, including the Steganalysis Rich Model, Discrete Cosine Transform, Error Level Analysis, Singular Value Decomposition, and Discrete Fourier Transform
- Abstract（参考訳）: ディープフェイク技術とフェイススワップ技術の急速な進歩は、デジタルセキュリティ、特にアイデンティティ検証とオンボーディングプロセスにおいて大きな懸念を引き起こしている。
従来の検出法は、しばしば洗練された顔の操作に対して一般化するのに苦労する。
本研究では,手作りの周波数領域特徴と従来のRGB入力を併用した深層学習検出フレームワークを提案する。
このハイブリッドアプローチは、画像操作中に導入された周波数および空間領域のアーティファクトを利用して、分類器によりリッチでより識別性の高い情報を提供する。
ステガナリシスリッチモデル,離散コサイン変換,誤差レベル解析,特異値分解,離散フーリエ変換など,いくつかの周波数ハンドクラフト特性の評価を行った。
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