딥페이크는 특정 인물의 얼굴을 딥러닝 기술을 통해 다른 인물 영상에 합성한 것이다. 딥러닝 기술이 빠른 속도로 발전하며 고품질 딥페이크를 악용한 디지털 범죄가 크게 증가하고 있다. 딥페이크 악용에 대한 우려가 점차 커짐에 따라 이를 탐지할 수 있는 딥러닝 기반 방법론 연구가 필요하다. 기존에는 영상 속 프레임들을 일부 추출해 각각 CNN을 통해 압축하고 이를 RNN의 입력으로 활용해 조작 여부를 분류하는 방법론들이 연구되어 왔다. 허나 이는 영상 내 ...
딥페이크는 특정 인물의 얼굴을 딥러닝 기술을 통해 다른 인물 영상에 합성한 것이다. 딥러닝 기술이 빠른 속도로 발전하며 고품질 딥페이크를 악용한 디지털 범죄가 크게 증가하고 있다. 딥페이크 악용에 대한 우려가 점차 커짐에 따라 이를 탐지할 수 있는 딥러닝 기반 방법론 연구가 필요하다. 기존에는 영상 속 프레임들을 일부 추출해 각각 CNN을 통해 압축하고 이를 RNN의 입력으로 활용해 조작 여부를 분류하는 방법론들이 연구되어 왔다. 허나 이는 영상 내 픽셀 간의 시간적 정보를 손실시키기에, 영상이라는 데이터가 갖는 특성을 온전히 활용하지 못하는 한계가 존재한다. 또한 RNN의 복잡한 연산과정으로 인해 모델 학습이 어려운 단점도 존재한다. 본 연구에서는 영상 자체를 입력으로 하는 ResNet50을 3D화한 ResI3D모델을 활용해 딥페이크 탐지 문제를 해결하고자 한다. 이에 NL Block을 활용해 입력 영상에 대한 이해가 높은 Non-Local한 ResI3D 모델 구조를 제안한다. NL Block의 가장 큰 장점은 데이터 내 local한 영역이 아닌 전체 영역을 고려하며 CNN모델을 학습 가능하게 한다는 것이다. 이는 한 픽셀에 대해 모든 픽셀을 비교하는 self attention을 수행하여, 데이터 학습 과정에서 발생하는 Long term dependency 문제를 해결하기 때문이다. 특히 영상 데이터는 이미지와 달리 시간 축이 존재하기 때문에 문제 개선 정도가 더 크다. 본 연구에서 제안하는 모델은 영상을 입력으로 하며 이를 구성하는 픽셀에 대한 Spatial축과 Temporal축에 대해 self attention을 수행한다. 이를 통해 영상 데이터의 시각적 정보와 시간적 정보가 포함된 전역 정보를 모두 활용하여 학습해, 기존 딥페이크 영상 탐지 모델들보다 개선된 성능을 보인다. 특히 FaceForensics++만을 활용해 개발된 현 SOTA 모델과 동일한 데이터셋에서 학습 시, 더 적은 프레임을 활용했음에도 이를 뛰어넘는 AUC 값(성능)을 보인다.
딥페이크는 특정 인물의 얼굴을 딥러닝 기술을 통해 다른 인물 영상에 합성한 것이다. 딥러닝 기술이 빠른 속도로 발전하며 고품질 딥페이크를 악용한 디지털 범죄가 크게 증가하고 있다. 딥페이크 악용에 대한 우려가 점차 커짐에 따라 이를 탐지할 수 있는 딥러닝 기반 방법론 연구가 필요하다. 기존에는 영상 속 프레임들을 일부 추출해 각각 CNN을 통해 압축하고 이를 RNN의 입력으로 활용해 조작 여부를 분류하는 방법론들이 연구되어 왔다. 허나 이는 영상 내 픽셀 간의 시간적 정보를 손실시키기에, 영상이라는 데이터가 갖는 특성을 온전히 활용하지 못하는 한계가 존재한다. 또한 RNN의 복잡한 연산과정으로 인해 모델 학습이 어려운 단점도 존재한다. 본 연구에서는 영상 자체를 입력으로 하는 ResNet50을 3D화한 ResI3D모델을 활용해 딥페이크 탐지 문제를 해결하고자 한다. 이에 NL Block을 활용해 입력 영상에 대한 이해가 높은 Non-Local한 ResI3D 모델 구조를 제안한다. NL Block의 가장 큰 장점은 데이터 내 local한 영역이 아닌 전체 영역을 고려하며 CNN모델을 학습 가능하게 한다는 것이다. 이는 한 픽셀에 대해 모든 픽셀을 비교하는 self attention을 수행하여, 데이터 학습 과정에서 발생하는 Long term dependency 문제를 해결하기 때문이다. 특히 영상 데이터는 이미지와 달리 시간 축이 존재하기 때문에 문제 개선 정도가 더 크다. 본 연구에서 제안하는 모델은 영상을 입력으로 하며 이를 구성하는 픽셀에 대한 Spatial축과 Temporal축에 대해 self attention을 수행한다. 이를 통해 영상 데이터의 시각적 정보와 시간적 정보가 포함된 전역 정보를 모두 활용하여 학습해, 기존 딥페이크 영상 탐지 모델들보다 개선된 성능을 보인다. 특히 FaceForensics++만을 활용해 개발된 현 SOTA 모델과 동일한 데이터셋에서 학습 시, 더 적은 프레임을 활용했음에도 이를 뛰어넘는 AUC 값(성능)을 보인다.
Deepfake is a synthesis of a specific person's face into another person's image through deep learning technology. With the rapid development of deep learning technology, digital crimes that abuse high-quality deepfakes are increasing significantly. As concerns about deepfake abuse gr...
Deepfake is a synthesis of a specific person's face into another person's image through deep learning technology. With the rapid development of deep learning technology, digital crimes that abuse high-quality deepfakes are increasing significantly. As concerns about deepfake abuse gradually grow, research on deep learning-based methodologies that can detect this is needed. Previously, methodologies have been studied to extract some of the frames in the video, embedded them through CNN, and use them as input of RNN to classify whether they are manipulated or not. However, since this loses temporal information between pixels in the video, there is a limitation in that the characteristics of the data of the video cannot be fully utilized. In addition, there is a disadvantage that model learning is difficult due to the complex computational process of RNN. This study aims to solve the deepfake detection problem by using the ResI3D model, which uses the video itself as an input. Therefore, a non-local ResI3D model structure with a high understanding of input images is proposed using Non Local Block. The biggest advantage of Non Loca Block is that it enables learning of the CNN model by considering the entire area rather than the local area in the data. This is because self-attention, which compares all pixels for one pixel, is performed to solve the long term dependency problem that occurs in the data learning process. In particular, unlike images, video data has a greater degree of problem improvement because it contains a time axis. The model proposed in this study uses video as inputs and performs self-attention on the Spacial and Temporal axes for the pixels constituting them. Through this, it learns using both visual and temporal information of image data, showing improved performance compared to existing deep-fake image detection models. In particular, when learning on the same dataset as the current SOTA model developed using only FaceForensics++, it shows an AUC value (performance) that exceeds this even though fewer frames are utilized.l
Deepfake is a synthesis of a specific person's face into another person's image through deep learning technology. With the rapid development of deep learning technology, digital crimes that abuse high-quality deepfakes are increasing significantly. As concerns about deepfake abuse gradually grow, research on deep learning-based methodologies that can detect this is needed. Previously, methodologies have been studied to extract some of the frames in the video, embedded them through CNN, and use them as input of RNN to classify whether they are manipulated or not. However, since this loses temporal information between pixels in the video, there is a limitation in that the characteristics of the data of the video cannot be fully utilized. In addition, there is a disadvantage that model learning is difficult due to the complex computational process of RNN. This study aims to solve the deepfake detection problem by using the ResI3D model, which uses the video itself as an input. Therefore, a non-local ResI3D model structure with a high understanding of input images is proposed using Non Local Block. The biggest advantage of Non Loca Block is that it enables learning of the CNN model by considering the entire area rather than the local area in the data. This is because self-attention, which compares all pixels for one pixel, is performed to solve the long term dependency problem that occurs in the data learning process. In particular, unlike images, video data has a greater degree of problem improvement because it contains a time axis. The model proposed in this study uses video as inputs and performs self-attention on the Spacial and Temporal axes for the pixels constituting them. Through this, it learns using both visual and temporal information of image data, showing improved performance compared to existing deep-fake image detection models. In particular, when learning on the same dataset as the current SOTA model developed using only FaceForensics++, it shows an AUC value (performance) that exceeds this even though fewer frames are utilized.l
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