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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김량형 (한밭대학교) 김태구 (한밭대학교)
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 한국산업경영시스템학회지 제44권 제4호
발행연도
2021.12
수록면
193 - 207 (15page)

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As Deepfakes phenomenon is spreading worldwide mainly through videos in web platforms and it is urgent to address the issue on time. More recently, researchers have extensively discussed deepfake video datasets. However, it has been pointed out that the existing Deepfake datasets do not properly reflect the potential threat and realism due to various limitations. Although there is a need for research that establishes an agreed-upon concept for high-quality datasets or suggests evaluation criterion, there are still handful studies which examined it to-date. Therefore, this study focused on the development of the evaluation criterion for the Deepfake video dataset. In this study, the fitness of the Deepfake dataset was presented and evaluation criterions were derived through the review of previous studies. AHP structuralization and analysis were performed to advance the evaluation criterion. The results showed that Facial Expression, Validation, and Data Characteristics are important determinants of data quality. This is interpreted as a result that reflects the importance of minimizing defects and presenting results based on scientific methods when evaluating quality. This study has implications in that it suggests the fitness and evaluation criterion of the Deepfake dataset. Since the evaluation criterion presented in this study was derived based on the items considered in previous studies, it is thought that all evaluation criterions will be effective for quality improvement. It is also expected to be used as criteria for selecting an appropriate deefake dataset or as a reference for designing a Deepfake data benchmark. This study could not apply the presented evaluation criterion to existing Deepfake datasets. In future research, the proposed evaluation criterion will be applied to existing datasets to evaluate the strengths and weaknesses of each dataset, and to consider what implications there will be when used in Deepfake research.
#Deepfake #Dataset #Video #Evaluation criteria #AHP

목차

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참고문헌 (37)

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Dolhansky, B. / 2019 / The Deepfake detection challenge(dfdc)preview dataset / arXiv preprint arXiv : 1910. 08854 google schola Dolhansky, B. / 2020 / The Deepfake detection challenge(dfdc)dataset / arXiv preprint arXiv : 2006. 07397 google schola Đorđević, M. / 2019 / Deepfake video analysis using SIFT features / 201927th Telecommunications Forum (TELFOR), IEEE :1~4 google schola Dufour, N. / Contributing data to deep-fake detection research google schola Feng, K. / 2020 / A Detect method for Deepfake video based on full face recognition / 2020IEEE International Conference on Information Technology, Big Data and Artificial Intelligence (ICIBA), IEEE 1:1121~1125 google schola

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