講演抄録/キーワード |
講演名 |
2023-10-13 10:20
発話人物のジェスチャに対するリアルと自動生成とのクラス判別 ~ 自己教師あり学習による未学習生成法への汎化性能向上の試み ~ ○牟 耕(青学大)・金子直史(東京電機大)・鷲見和彦(青学大) BioX2023-67 |
抄録 |
(和) |
現在,人工的に生成された偽情報の判別は社会の重要課題であり,生成されたビデオを判別する研究が進んでいる.これまでの研究は静止画中の顔や動画中の人物映像に注目したものが多かったが,本研究では生成されたジェスチャ(フェイク)と人間が実際に行ったジェスチャ(リアル)を判別する手法を提案する.筆者らの先行研究では複数の自動ジェスチャ生成手法による映像を学習する教師あり学習によって,この判別が可能であることを示したが,今回は,自己教師あり学習を用いて,未学習の生成手法に対する汎化性能の向上を試みた.具体的には,リアルジェスチャに不自然な人工的要素を追加し,擬似フェイクジェスチャを作成・学習することで,リアルジェスチャのデータのみを基に,ジェスチャがリアルかフェイクかの判別を可能にするものである. |
(英) |
Currently, discerning artificially generated misinformation is a critical societal challenge, with research progressing in distinguishing generated videos. While prior studies largely focused on faces in still images and human figures in videos, our research proposes a method to differentiate between artificially generated gestures (Fake) and actual human-made gestures (Real). In our previous work, we demonstrated the feasibility of this distinction through supervised learning that trained on videos produced by various automatic gesture-generation techniques. In this study, however, we strive to enhance generalization performance against untrained generation methods by utilizing self-supervised learning. Specifically, by introducing artificial elements to real gestures to create pseudo-fake gestures and training on them, we aim to enable the differentiation between real and fake gestures solely based on data from real gestures. |
キーワード |
(和) |
ディープフェイク検出 / ジェスチャ生成 / 生成モデル / 人間行動認識 / 自己教師あり学習 / / / |
(英) |
Deepfake detection / Gesture generation / Generative models / Human action recognition / Self-supervised learning / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 123, no. 209, BioX2023-67, pp. 44-49, 2023年10月. |
資料番号 |
BioX2023-67 |
発行日 |
2023-10-05 (BioX) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
BioX2023-67 |
研究会情報 |
研究会 |
BioX |
開催期間 |
2023-10-12 - 2023-10-13 |
開催地(和) |
大濱信泉記念館(石垣島) |
開催地(英) |
Nobumoto Ohama Memorial Hall |
テーマ(和) |
バイオメトリクス一般 |
テーマ(英) |
|
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
BioX |
会議コード |
2023-10-BioX |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
発話人物のジェスチャに対するリアルと自動生成とのクラス判別 |
サブタイトル(和) |
自己教師あり学習による未学習生成法への汎化性能向上の試み |
タイトル(英) |
Discrimination between Real and Generated Gestures of Speakers |
サブタイトル(英) |
An Attempt to Improve Generalization Performance in Unseen Generation Methods through Self-Supervised Learning |
キーワード(1)(和/英) |
ディープフェイク検出 / Deepfake detection |
キーワード(2)(和/英) |
ジェスチャ生成 / Gesture generation |
キーワード(3)(和/英) |
生成モデル / Generative models |
キーワード(4)(和/英) |
人間行動認識 / Human action recognition |
キーワード(5)(和/英) |
自己教師あり学習 / Self-supervised learning |
キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
牟 耕 / Geng Mu / ム コウ |
第1著者 所属(和/英) |
青山学院大学 (略称: 青学大)
Aoyama Gakuin University (略称: AGU) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
金子 直史 / Naoshi Kaneko / |
第2著者 所属(和/英) |
東京電機大学 (略称: 東京電機大)
Tokyo Denki University (略称: TDU) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
鷲見 和彦 / Kazuhiko Sumi / |
第3著者 所属(和/英) |
青山学院大学 (略称: 青学大)
Aoyama Gakuin University (略称: AGU) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2023-10-13 10:20:00 |
発表時間 |
20分 |
申込先研究会 |
BioX |
資料番号 |
BioX2023-67 |
巻番号(vol) |
vol.123 |
号番号(no) |
no.209 |
ページ範囲 |
pp.44-49 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2023-10-05 (BioX) |