Deepfake Detection using Supervised Temporal Feature Extraction model and LSTM

Chunghwan Lee; Jaihoon Kim; Kijung Yoon

추천

검색

질문

자료유형: 학술대회자료

저자정보: Chunghwan Lee (Hanyang University) Jaihoon Kim (Hanyang University) Kijung Yoon (Hanyang University)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2021 추계학술대회

발행연도: 2021.11

수록면: 91 - 94 (4page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

As deep learning technologies becoming developed, realistic fake videos synthesized by deep learning models called “Deepfake” videos became even more difficult to distinguish from original videos. As fake news or Deepfake blackmailing are causing confusion and serious problems, this paper suggests a novel model detecting Deepfake videos. We chose Residual Convolutional Neural Network (Resnet50) as an extraction model and Long Short-Term Memory (LSTM) which is a form of Recurrent Neural Network (RNN) as a classification model. We adopted cosine similarity with hinge loss to train our extraction model in embedding the features of Deepfake and original video. The result in this paper demonstrates that temporal features in the videos are essential for detecting Deepfake videos.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

소속기관

주요연구분야

논문수 이용수

소속기관

주요연구분야

논문수 이용수

Kijung Yoon

소속기관 한양대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 6 이용수 1,063

이 논문과 함께 이용한 논문

딥러닝 기반의 지역적, 전역적 시간 정보를 고려한 효율적인 딥페이크 탐지

김성호 , 손병우 , 안효주 외 1명 대한전자공학회 학술대회 2024 .06

Diffusion모델을 활용한 딥페이크 탐지

민경하 , 이기택 , 손상호 외 3명 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2023 .10

딥페이크 검출을 위한 데이터 증강 기법 적용 분석

이태헌 , 김태훈 , 김석현 외 1명 대한전자공학회 학술대회 2023 .06

적대적 학습을 통한 강건한 딥페이크 탐지 모델 구축

정유나 , 배성호 한국정보과학회 학술발표논문집 2022 .12

Video Deepfake Detection using CNN and Vision Transformer

Van-Nhan T , an , Eung-Joo Lee 외 3명 대한전자공학회 학술대회 2022 .06

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-567-001631112

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)