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딥러닝 기반의 지역적, 전역적 시간 정보를 고려한 효율적인 딥페이크 탐지 Efficient deep learning-based deepfake detection with local and global temporal information
논문 기본 정보
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,585 - 2,588 (4page)
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딥러닝 기반의 지역적, 전역적 시간 정보를 고려한 효율적인 딥페이크 탐지
초록·키워드
최근 딥페이크 기술은 현실과 구분하기 어려울 정도로 정교해지고 있으며, 이에 따라 사회적, 윤리적 문제가 발생하고 있다. 이러한 문제에 대응하기 위해 본 논문에서는 딥러닝 기반의 딥페이크 영상을 탐지하는 새로운 모델을 제안한다. 구체적으로, 시공간 정보를 모두 고려할 수 있는 3DCNN block에 GRU, Attention block을 결합한 CGATT 모델을 설계하여 딥페이크를 효율적으로 식별한다. 실험 결과, 제안한 모델은 기존 모델에 비해 우수한 성능을 보였고, 특히 적은 데이터로도 약 2.6% 높은 AUC score를 달성하였다.
본문·목차
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