用于深度伪造生成与检测的深度学习：综述
计算机视觉与模式识别
2022-08-12 v5 机器学习
图像与视频处理
摘要
深度学习已成功应用于解决从大数据分析到计算机视觉乃至人类水平控制的各种复杂问题。然而，深度学习的进展也被用于创建可能对隐私、民主和国家安全造成威胁的软件。近期出现的此类由深度学习驱动的应用之一是深度伪造（deepfake）。深度伪造算法可生成人类无法与真实图像和视频区分的假图像和视频。因此，提出能够自动检测和评估数字视觉媒体完整性的技术必不可少。本文综述了用于创建深度伪造的算法，更重要的是，综述了迄今为止文献中提出的深度伪造检测方法。我们就与深度伪造技术相关的挑战、研究趋势和方向进行了广泛讨论。通过回顾深度伪造的背景与最先进的深度伪造检测方法，本研究提供了对深度伪造技术的全面概览，并促进新的、更鲁棒方法的开发以应对日益严峻的深度伪造挑战。
引用
@article{arxiv.1909.11573,
title = {Deep Learning for Deepfakes Creation and Detection: A Survey},
author = {Thanh Thi Nguyen and Quoc Viet Hung Nguyen and Dung Tien Nguyen and Duc Thanh Nguyen and Thien Huynh-The and Saeid Nahavandi and Thanh Tam Nguyen and Quoc-Viet Pham and Cuong M. Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.11573},
year = {2022}
}