深度伪造视频检测：三种技术分析
计算机视觉与模式识别
2020-07-20 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
生成 manipulated media 的深度伪造算法近期进展对隐私、安全和大众传播产生了危险影响。应对此问题的努力以竞赛和检测深度伪造研究资助的形式出现。本文提出三种技术与算法：卷积LSTM、眨眼检测与灰度直方图——参与Deepfake Detection Challenge时所采用。我们评估了关于深度伪造视频（manipulated media的更严重版本）的现有认知及既往所用方法，发现灰度直方图技术相较于其他技术具有相关性。我们讨论了所开发各方法的影响，并给出改进上述发现的进一步步骤。
引用
@article{arxiv.2007.08517,
title = {Detecting Deepfake Videos: An Analysis of Three Techniques},
author = {Armaan Pishori and Brittany Rollins and Nicolas van Houten and Nisha Chatwani and Omar Uraimov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.08517},
year = {2020}
}
备注
11 pages, 8 figures, 2 tables