文献
J-GLOBAL ID：202502239229826307
整理番号：25A2199601
ディープフェイク動画検出に向けた敵対的データ拡張の検討
A Study on Video-level Deepfake Detection Using Adversarial Data Augmentation
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著者 (2件)：
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資料名：
巻：
39th
ページ：
ROMBUNNO.3N1-GS-7-04(J-STAGE)
発行年：
2025年
JST資料番号：
U1701A
ISSN：
2758-7347
資料種別：
会議録 (C)
記事区分：
原著論文
発行国：
日本 (JPN)
言語：
日本語 (JA)
抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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巧妙化するディープフェイク動画の悪用に対処するため,高精度で汎化性能の高いディープフェイク検出技術が求められている.従来はCNNを用いたフレームレベルの検出が主流であったが,学習時に見ていない未知のフェイク動画に対して性能が低下するという課題がある.動画特有の時間情報を有効活用したデータ拡張手法はいくつか提案されているが,ディープフェイク検出においてはまだ十分な検討がなされていない.そこで本研究では,時間情報を積極的に活用するビデオレベルのディープフェイク検出におけるデータ拡張手法に着目し,従来手法であるCutOutやFrameCutOut,CubeCutOutを評価するとともに,敵対的サンプリングを導入し,汎化性能の観点で有効性を示す.(著者抄録)
シソーラス用語：
シソーラス用語/準シソーラス用語
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分類 (2件)：
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
人工知能
, 図形・画像処理一般
タイトルに関連する用語 (3件)：
タイトルに関連する用語
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