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アイテム
Deepfakeを破壊する摂動の転移性調査と効率的な最適化手法の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220857
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220857af926cac-17de-4a08-bea2-e327cc9bdb55
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z84-4Q-02.pdf (1.1 MB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2022-02-17 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | Deepfakeを破壊する摂動の転移性調査と効率的な最適化手法の検討 | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 著者名 |
加藤, 義道
× 加藤, 義道
× 福原, 吉博
× 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は深層学習を用いたメディア合成技術である。これにより、人の印象を悪くするような悪意ある偽動画が作成され問題になっている。これを解決するために、人が認識できない微弱な摂動を用いてDNN変換モデルを破壊する手法が注目されている。既存手法では、最適化したモデルに対しては効率的な破壊がされていたが、異なるモデルへの転移性の調査は行われていなかった。我々は、複数の変換モデルにおける摂動の転移性を網羅的に調査した。既存手法ではノイズを大きくすることである程度の転移を確認したが、大きな摂動を加えることで画像の品質が低下した。これを踏まえて、大きな摂動を加えても画像の品質が劣化しないような手法を検討した。 | |||||||||||
| 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84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 219-220, 発行日 2022-02-17 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
