부분적 이미지 조작 증강 기법을 통한 딥페이크 탐지 일반화 성능 향상

김영헌; 권명준; 이원준; 김창익

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김영헌 (한국과학기술원) 권명준 (한국과학기술원) 이원준 (한국과학기술원) 김창익 (한국과학기술원)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 2,099 - 2,102 (4page)

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Intra-frame inconsistency between manipulated and unmanipulated regions is an important feature for generalizing deepfake detection models. However, most existing datasets only have images where the entire face is manipulated. This is because the model only has footage with the entire face manipulated during training, which causes it to focus on global features unrelated to deepfakes that interfere with detection, such as facial identity. To overcome this limitation, this paper proposes a partial image manipulation augmentation technique that provides partially manipulated images rather than full faces during the learning process to solve the problem of the model over-focusing on global features. Through a number of experiments, we show that the partial image manipulation augmentation technique is significant in improving the generalization performance of deepfake detection.

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