信頼メディアチャレンジデータセットとユーザ研究【JST・京大機械翻訳】

Chen Weiling; Chua Sheng Lun Benjamin; Winkler Stefan; Ng See-Kiong

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214127120255 整理番号：22P0027025

信頼メディアチャレンジデータセットとユーザ研究【JST・京大機械翻訳】

Trusted Media Challenge Dataset and User Study

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発行年： 2022年01月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年08月16日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

強力な深層学習技術の開発は,社会と個人の両方にいくつかのマイナス効果をもたらした。そのような課題の一つは,偽媒体の出現である。問題に取り組むために,著者らは,人工知能(AI)技術が,偽メディアと戦うためにどのように活用できるかを探究するために,信頼されたメディアチャレンジ(TMC)を組織化した。更なる研究を可能にするために,著者らは,4380の偽造と2,563の実ビデオからなるTMCチャレンジから作成したデータセットを,様々なタイプの偽メディアを生産するために採用した様々なビデオおよび/またはオーディオ操作法を用いて,解放した。TMCデータセットのすべてのビデオは,オーディオを伴い,360pの最小分解能を持っている。ビデオは様々な継続時間,背景,照明を持ち,伝送誤差と圧縮を模倣する摂動を含む。また,TMCデータセットの品質を実証し,ヒトとAIモデルの性能を比較するためのユーザ研究を行った。結果は,TMCデータセットが,多くの事例で人間の参加者をプールすることができ,そして,TrustedメディアチャレンジのウィンニングAIモデルは,人間を凌駕することを示した。TMCデータセットは,tmc-データセット@aapore orgによる要求に対する研究目的に利用できる。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

通信網 , その他の情報処理 , 移動通信 , 応用心理学

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