인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
딥페이크 기술이 고도화됨에 따라, 영상 내 미세한 혈류 변화를 분석하는 rPPG 기반 딥페이크 탐지 연구가 중요해지고 있다. 그러나 rPPG 신호에 내포된 시공간적 변동성을 분석하기 위한 주파수 해석 기법 간의 비교 연구는 부족하다. 본 논문에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 rPPG 기반 탐지 모델에 적용되는 세 가지 주파수 해석 기법(PSD, FFT, CWT)이 판별 성능에 미치는 영향을 비교 분석한다. 분류 네트워크의 구조를 통제한 상태에서, rPPG 단독 입력과 주파수 결합 입력(MVHM) 간의 탐지 정확도를 FaceForensics++ 데이터셋으로 평가하였다. 실험 결과, 주파수 결합 방식이 전반적인 탐지 성능을 향상시켰으며, 특히 Deepfakes 조건에서 PSD 결합 방식은 단독 입력(0.8534) 대비 0.9267로 정확도를 크게 개선하였다. 반면 미세 질감이 변환된 NeuralTextures 조건에서는 PSD(0.7413)를 제외한 기법들의 성능이 단독 입력(0.7167)보다 하락하여, 조작 특성에 따른 맞춤형 주파수 기법 선택의 중요성을 확인하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096830950
