論文の概要: EfficientNet-Based Multi-Class Detection of Real, Deepfake, and Plastic Surgery Faces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12258v1
- Date: Fri, 12 Sep 2025 17:38:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-17 17:50:52.656632
- Title: EfficientNet-Based Multi-Class Detection of Real, Deepfake, and Plastic Surgery Faces
- Title（参考訳）: 実, ディープフェイク, プラスティック手術面の高能率ネットベースマルチクラス検出
- Authors: Li Kun, Milena Radenkovic,
- Abstract要約: この技術の発展は、プライバシ、卓越した個人性の評判、そしてソフトウェア開発による国家安全保障に影響を与える可能性がある。
顔のスワッピングプログラムは、特定の目的を達成するために人の外観や表情を変更することで、ユーザーを誤解させる。
ディープフェイク技術はそのような技術を通じて日常生活に浸透する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34376560669160394
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Currently, deep learning has been utilised to tackle several difficulties in our everyday lives. It not only exhibits progress in computer vision but also constitutes the foundation for several revolutionary technologies. Nonetheless, similar to all phenomena, the use of deep learning in diverse domains has produced a multifaceted interaction of advantages and disadvantages for human society. Deepfake technology has advanced, significantly impacting social life. However, developments in this technology can affect privacy, the reputations of prominent personalities, and national security via software development. It can produce indistinguishable counterfeit photographs and films, potentially impairing the functionality of facial recognition systems, so presenting a significant risk. The improper application of deepfake technology produces several detrimental effects on society. Face-swapping programs mislead users by altering persons' appearances or expressions to fulfil particular aims or to appropriate personal information. Deepfake technology permeates daily life through such techniques. Certain individuals endeavour to sabotage election campaigns or subvert prominent political figures by creating deceptive pictures to influence public perception, causing significant harm to a nation's political and economic structure.
- Abstract（参考訳）: 現在、ディープラーニングは私たちの日常生活におけるいくつかの困難に対処するために利用されています。
コンピュータビジョンの進歩を示すだけでなく、いくつかの革新的技術の基礎となっている。
それにもかかわらず、あらゆる現象と同様に、多様な領域における深層学習の使用は、人間の社会にとっての利点と欠点の多面的な相互作用を生み出している。
ディープフェイク技術は進歩し、社会生活に大きな影響を与えた。
しかし、この技術の発展は、プライバシー、著名人の評判、そしてソフトウェア開発による国家安全保障に影響を及ぼす可能性がある。
偽造写真や映画を区別不能にし、顔認識システムの機能を損なう可能性があるため、重大なリスクが生じる可能性がある。
ディープフェイク技術の不適切な適用は、社会にいくつかの有害な影響を及ぼす。
顔のスワッピングプログラムは、特定の目的を充足したり、個人情報を適切なものにするために、人の外見や表情を変更することで、ユーザーを誤解させる。
ディープフェイク技術はそのような技術を通じて日常生活に浸透する。
特定の個人は、選挙運動を妨害したり、大衆の認識に影響を及ぼす偽りの絵をつくり、国家の政治的・経済的構造に大きな損害を与えたりすることで、著名な政治人物を弱体化させる努力をしている。
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