WEKO3
アイテム
敵対的最適化と距離学習を用いたDeepfake検出
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236197
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/23619728685dc3-c43c-41ef-83a8-9efb7f882435
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||||||||
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公開日 | 2024-03-01 | |||||||||||||
タイトル | ||||||||||||||
タイトル | 敵対的最適化と距離学習を用いたDeepfake検出 | |||||||||||||
言語 | ||||||||||||||
言語 | jpn | |||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||
主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||||||
資源タイプ | ||||||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||
資源タイプ | conference paper | |||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||
早大 | ||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||
早大 | ||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||
早大 | ||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||
早大 | ||||||||||||||
著者名 |
大竹, ひな
× 大竹, ひな
× 福原, 吉博
× 久保谷, 善記
× 森島, 繁生
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論文抄録 | ||||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
内容記述 | Deepfakeは深層学習を用いて映像や音声を編集,合成する技術である.この技術を悪用したフェイクニュースやなりすましは深刻な社会問題であり,Deepfakeの検出は情報の信頼性を担保する上で重要な課題である.一方で,近年の画像生成技術の発達に伴い,アーティファクトが微細で検出が困難なDeepfakeが増加している.これに対して,既存手法では検出が困難なDeepfakeを単一画像から生成し,学習データとして使用する手法が提案されている.本研究ではより直接的に検出が困難なDeepfakeを敵対的に生成し,さらに距離学習を組み合わせることで検出に有用な特徴表現を獲得する方法を検討した. | |||||||||||||
書誌レコードID | ||||||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||
書誌情報 |
第86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 727-728, 発行日 2024-03-01 |
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出版者 | ||||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||||
出版者 | 情報処理学会 |