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초록·키워드
Recent advances in generative models have made deepfake videos increasingly realistic, posing serious threats to digital security and public trust. Conventional detection methods mainly rely on appearance-based features or artifacts, whose reliability degrades under compression and low- quality conditions. Moreover, modern synthesis techniques can easily circumvent these methods. To overcome these limitations, we propose a physiological signal-based detection method leveraging remote photoplethysmography (rPPG), which reflects subtle skin color variations induced by blood flow and is difficult for generative models to imitate. We introduce a novel hybrid network combining a 1D Convolutional Neural Network (1D CNN) and a Transformer to analyze the extracted rPPG signals. The 1D CNN effectively captures local patterns, while the Transformer models global temporal dependencies. Experiments on the FaceForensics++ and CelebV-HQ datasets demonstrate the effectiveness of our approach, achieving an accuracy of 88.58% and a notably low False Negative Rate (FNR) of 0.35%. This validates that physiological signals serve as a reliable basis for robust deepfake detection.
본문·목차
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