Impact of Video Processing Operations in Deepfake Detection

要約

タイトル：Deepfake検出におけるビデオ処理操作の影響

要約：

– ビデオにおけるデジタル顔の操作の検出は、公衆の信頼に対するリスクが増大するため、広範な注意を引き付けている。
– こうした技術の悪意のある利用に対抗するため、深層学習ベースのDeepfake検出方法が開発され、高い成果が示されています。
– しかし、これらの検出器の性能は、現実世界の状況を反映しないベンチマークを使用して評価されることがほとんどであり、様々なビデオ処理操作が検出精度に与える影響が系統的に評価されていない。
– このギャップを解決するために、本論文では、多数の現実世界の影響要因と典型的なビデオ処理操作を分析し、より系統的な評価方法を提案します。
– さらに、三つの人気のあるDeepfake検出器で大規模な実験が行われ、各操作の影響を詳しく分析し、将来の研究に向けた洞察を提供します。

要約(オリジナル)

The detection of digital face manipulation in video has attracted extensive attention due to the increased risk to public trust. To counteract the malicious usage of such techniques, deep learning-based deepfake detection methods have been developed and have shown impressive results. However, the performance of these detectors is often evaluated using benchmarks that hardly reflect real-world situations. For example, the impact of various video processing operations on detection accuracy has not been systematically assessed. To address this gap, this paper first analyzes numerous real-world influencing factors and typical video processing operations. Then, a more systematic assessment methodology is proposed, which allows for a quantitative evaluation of a detector’s robustness under the influence of different processing operations. Moreover, substantial experiments have been carried out on three popular deepfake detectors, which give detailed analyses on the impact of each operation and bring insights to foster future research.

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