Deepfake画像検出における汎化性能向上のための周波数領域フィルタリングの検討

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：ST25067

グループ名：【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日：2025/11/25

タイトル(英語)：Examination of Frequency Domain Filtering for improvement of Generalization Performance 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,汎化性能,周波数領域フィルタリング,Deepfake Image,Generalization Performance,Frequency Domain Filtering

要約(日本語)：近年，Deepfakeを悪用した画像・映像がSNSを通じて世界中に拡散され，社会的な問題を引き起こしている．そのため，Deepfake画像の高精度な検出手法が求められている．一方で，Deepfake検出では，未知の生成手法に対して汎化性能が低下する問題がある．本稿では，画像の周波数領域に着目したフィルタリング手法を検討し，その有効性を評価することで，Deepfake画像検出における汎化性能向上につながる可能性を示す．

要約(英語)：Recently, images and videos misused by Deepfake have been spread worldwide through social media, causing social problems. Therefore, high-accuracy detection methods for Deepfake images are required. On the other hand, Deepfake detection has the problem of decreased generalization performance against unknown generation methods. In this paper, we examine filtering methods focusing on the frequency domain of images and evaluate their validity, showing their potential to improve the generalization performance of Deepfake image detection.

本誌：2025年11月28日システム研究会

本誌掲載ページ：11-16p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：810Kバイト