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NTIS 바로가기국가/구분 | 한국(KR)/공개특허 | |
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국제특허분류(IPC8판) |
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출원번호 | 10-2023-7015335 (2023-05-04) | |
공개번호 | 10-2023-0088381 (2023-06-19) | |
우선권정보 | 미국(US) 63/092,956 (2020-10-16) | |
국제출원번호 | PCT/US2021/055267 (2021-10-15) | |
국제공개번호 | WO 2022/082036 (2022-04-21) | |
번역문제출일자 | 2023-05-04 | |
DOI | http://doi.org/10.8080/1020237015335 | |
발명자 / 주소 |
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법적상태 | 공개 |
본 실시예들은 생체 정보 기반 신원 인식(예를 들어, 대화자 인식, 얼굴 인식) 및 딥페이크 검출(deepfake detection)(예를 들어, 대화자 딥페이크 검출, 얼굴 딥페이크 검출)을 위한 기계 학습 아키텍처들을 실행한다. 본 기계 학습 아키텍처는 대화자 딥페이크 검출, 대화자 인식, 얼굴 딥페이크 검출, 얼굴 인식, 및 입술 동기 추정 엔진을 위한 서브 아키텍처들을 포함하는 다수의 점수화 구성요소들을 정의하는 계층들을 포함한다. 본 기계 학습 아키텍처는 오디오 데이터와 비주얼 데이터 둘 다로부터 다양한 유형들의 저레벨 특
컴퓨터 구현 방법으로서,컴퓨터에 의해, 오디오비주얼 데이터를 포함하는 오디오비주얼 데이터 샘플을 획득하는 단계;상기 컴퓨터에 의해, 상기 오디오비주얼 데이터에 기계 학습 아키텍처를 적용하여 상기 오디오비주얼 데이터로부터 추출되는 생체 정보 임베딩을 사용하여 유사도 점수를 생성하고, 상기 오디오비주얼 데이터로부터 추출되는 스푸프프린트를 사용하여 딥페이크 점수를 생성하는 단계; 및상기 컴퓨터에 의해, 상기 유사도 점수 및 상기 딥페이크 점수를 사용하여 상기 오디오비주얼 데이터가 진짜일 가능성을 나타내는 최종 출력 점수를 생성하는 단계를
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