Deepfake画像検出における汎化性向上のための手法の検討と評価

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：ST25002,CT25064

グループ名：【C】電子・情報・システム部門 システム/【C】電子・情報・システム部門 制御合同研究会

発行日：2025/6/26

タイトル(英語)：Examination and Evaluation of a Method to Improve Generalizability in Deepfake Image Detection

著者名：柿平 智哉(東北工業大学),八巻 俊輔(東北工業大学)

著者名(英語)： Tomoya Kakidaira(Tohoku Institute of Technology),Shunsuke Yamaki(Tohoku Institute of Technology)

キーワード：Ｄｅｅｐｆａｋｅ画像,汎化性,画像検出,Deepfake image,Generalizability,Image detection

要約(日本語)：近年、Deepfake画像が世界中に蔓延していて様々な社会問題を引き起こしている。そのため、性能の高いDeepfake画像検出手法が求められている。一方で、既存の検出手法は未知の手法で生成されたDeepfake画像に対して汎化性が低下する問題がある。本稿では、Deepfake画像検出における汎化性向上のための手法を検討し、その有効性を評価する。その結果、Deepfake画像検出における汎化性向上につながる可能性を示す。

要約(英語)：Recently, Deepfake images have become widespread all around the world, causing various social problems. Therefore, high-performance Deepfake image detection methods are required. On the other hand, conventional detection methods show low generalizability for Deepfake images generated by unknown methods. In this paper, we examine a method to improve generalizability in Deepfake images detection and evaluate its validity. As a result, we show the potential for improved generalizability in Deepfake image detection.

本誌：2025年6月29日システム/制御合同研究会

本誌掲載ページ：7-11p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：675Kバイト