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  1. シンポジウム
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  3. コンピュータセキュリティシンポジウム
  4. 2022

LightInceptionNet : 高精度で軽量なDeepfake検出技術の開発

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/223072
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/223072
ef9bbeb8-b90e-4a17-a2e2-1d4e06cef92f
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CSS2022017.pdf IPSJ-CSS2022017.pdf (3.2 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2022-10-17
タイトル
タイトル LightInceptionNet : 高精度で軽量なDeepfake検出技術の開発
タイトル
言語 en
タイトル LightInceptionNet : Development of Accurate and Lightweight Deepfake Detection Scheme
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 Deepfake,検出,画像認識,深層学習
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
早稲田大学
著者所属
早稲田大学
著者所属
早稲田大学/NICT/理研AIP
著者所属(英)
en
Waseda University
著者所属(英)
en
Waseda University
著者所属(英)
en
Waseda University / NICT / RIKEN AIP
著者名 利川, 悠斗

× 利川, 悠斗

利川, 悠斗

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飯島, 涼

× 飯島, 涼

飯島, 涼

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森, 達哉

× 森, 達哉

森, 達哉

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著者名(英) Yuto, Toshikawa

× Yuto, Toshikawa

en Yuto, Toshikawa

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Ryo, Iijima

× Ryo, Iijima

en Ryo, Iijima

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Tatsuya, Mori

× Tatsuya, Mori

en Tatsuya, Mori

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究は,Deepfake を高精度に検出可能かつ軽量な検出モデルの開発を目的とする.具体的には,画像認識用アーキテクチャである InceptionNet を軽量化した LightInceptionNet を提案し,LightInceptionNet を用いた Deepfake 検知モデルを作成する.LightInceptionNet の中心となるアイディアは,パラメータ数の削減が可能な畳み込み層 (SeparableConv2D) を導入することであり,精度を保ちつつパラメータ数を削減できる.Celeb-DF データセットを用いた性能評価の結果,テスト精度 (Accuracy) が 88.46%,テスト AUC Score が 93.82% を達成し,既存の SoTA 実装と比較して高精度に Deepfake を検出可能である.また,顔部分抽出の前処理の導入により,学習時間を 22.46% 削減した.本検知手法により,Deepfake を悪用した社会問題を防止する効果が期待できる.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 The goal of this work is to develop a lightweight detection model that can detect deepfakes with high accuracy. We propose LightInceptionNet --- a lightweight version of InceptionNet, which is an architecture for image recognition. We build a deepfake detection model using the LightInceptionNet. The core idea of LightInceptionNet is to introduce a convolutional layer (SeparableConv2D) that can reduce the number of parameters while maintaining accuracy. Our performance evaluation using the Celeb-DF dataset demonstrates that the test accuracy is 88.46% and the test AUC score is 93.82%. In addition, the introduction of preprocessing for facial extraction reduced the learning time by 22.46%. This detection method can be expected to prevent social problems that abuse Deepfake.
書誌情報 コンピュータセキュリティシンポジウム2022論文集

p. 105-112, 発行日 2022-10-17
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 13:31:40.893545
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利川, 悠斗, 飯島, 涼, 森, 達哉, 2022: 情報処理学会, 105–112 p.

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