2022-04-26 東京大学
ディープラーニングを使用し、画像を入れ替えて作られるディープフェイク動画は、政治家など著名人の偽動画生成にも悪用され、世界中で問題となっています。
情報理工学系研究科電子情報学専攻の大学院生塩原楓さんと山崎俊彦准教授は、社会問題となっているディープフェイク動画を検出する研究に取り組み、世界最高性能で真贋判定できる技術の実現に成功しました。
この研究では検出が難しい疑似フェイク画像を生成する新しい方法SBIs (Self-Blended Images)を提案し、SBIsで生成した画像をディープフェイク検出AIにフェイク画像として学習させることで、実際のフェイク画像に対しても高い汎用性と頑健性で検出を行うことが可能になりました。
今回の研究成果は、2022年6月19日から米国で開催されるコンピュータビジョンの分野で最も著名な国際会議 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)で発表されます。
図1：既存手法と提案手法の違い。既存手法(a)は異なる2枚の自然画像をブレンドするが、提案手法(b)は同一の画像をわずかに変更した2枚の画像をブレンドする。
表1：5種類のテストセットで実施した評価の結果。既存の手法と比較するとSBIsで生成した画像を使った今回の提案手法が（表内最下行：EFNB4＋SBIs）、DFDを除く4種のテストセットで最高性能を示していることがわかる。
