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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 1,224 - 1,241 (18page)
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Recent development of deep learning techniques for image generation has led to straightforward generation of sophisticated deepfakes. However, as a result, privacy violations through deepfakes has also became increased. To solve this issue, a number of techniques for deepfake detection have been proposed, which are mainly focused on RGB channel-based analysis. Although existing studies have suggested the effectiveness of other color model-based analysis (i.e., Grayscale), their effectiveness has not been quantitatively validated yet. Thus, in this paper, we compare the effectiveness of Grayscale channel-based analysis with RGB channel-based analysis in deepfake detection. Based on the selected CNN-based models and deepfake datasets, we measured the performance of each color model-based analysis in terms of accuracy and time. The evaluation results confirmed that Grayscale channel-based analysis performs better than RGB-channel analysis in several cases.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 배경 연구
3. 제안한 방법
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (40)
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Law Commission, Abusive and Offensive Online Communications: A Scoping Report, The Law Commission, London, 2018.
I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, et al., “Generative Adversarial Nets,” arXiv preprint, arXiv:1406.2661, 2014.
M. Westerlund, “The Emergence of Deepfake Technology: A Review,” Technology Innovation Management Review, Vol. 9, No. 11, pp. 39-52, 2019.
Y. Li, X. Yang, P. Sun, H. Qi, and S. Lyu, “Celeb-DF: A Large-Scale Challenging Dataset for DeepFake Forensics,” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 3207-3216, 2020.
A. Rossler, D. Cozzolino, L. Verdoliva, C. Riess, J. Thies, and M. Nießner, “FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images,” Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, pp. 1-11, 2019.
I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, et al., “Generative Adversarial Nets,” arXiv preprint, arXiv:1406.2661, 2014.
M. Westerlund, “The Emergence of Deepfake Technology: A Review,” Technology Innovation Management Review, Vol. 9, No. 11, pp. 39-52, 2019.
Y. Li, X. Yang, P. Sun, H. Qi, and S. Lyu, “Celeb-DF: A Large-Scale Challenging Dataset for DeepFake Forensics,” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 3207-3216, 2020.
A. Rossler, D. Cozzolino, L. Verdoliva, C. Riess, J. Thies, and M. Nießner, “FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images,” Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, pp. 1-11, 2019.
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