A Review of Deep Learning-based Approaches for Deepfake Content Detection

要約

深層学習生成モデルの最近の進歩により、説得力の高い偽造画像や動画が作成される可能性があるため、懸念が生じています。
これは人々の誠実さを脅かし、社会の不安定につながる可能性があります。
この問題に対処するには、偽造コンテンツを効率的に検出し、画像やビデオの操作の可能性をユーザーに警告できる新しい計算モデルを開発することが急務となっています。
この論文では、ディープラーニングベースのアプローチを使用したディープフェイクコンテンツ検出に関する最近の研究の包括的なレビューを紹介します。
私たちは、偽コンテンツ検出のさまざまなカテゴリを体系的にレビューすることで、最先端の研究を拡大することを目指しています。
さらに、調査した作品の長所と短所、およびディープフェイク検出に関してまだ解決されていない問題と欠点に対する今後の方向性を報告します。

要約(オリジナル)

Recent advancements in deep learning generative models have raised concerns as they can create highly convincing counterfeit images and videos. This poses a threat to people’s integrity and can lead to social instability. To address this issue, there is a pressing need to develop new computational models that can efficiently detect forged content and alert users to potential image and video manipulations. This paper presents a comprehensive review of recent studies for deepfake content detection using deep learning-based approaches. We aim to broaden the state-of-the-art research by systematically reviewing the different categories of fake content detection. Furthermore, we report the advantages and drawbacks of the examined works and future directions towards the issues and shortcomings still unsolved on deepfake detection.

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