저자원 환경을 위한 프레임 간 ORB 정합 안정성 및 공간 아티팩트 특징 결합 기반 비디오 딥페이크 탐지

Lightweight Video Deepfake Detection via Inter-Frame ORB Matching Stability and Spatial Artifact Features

발행

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소속·발행

고려대학교

출처

국내 KCI

원문

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개념

키워드

Video Deepfake Detection, Lightweight Detection, ORB Feature Matching, Temporal Consistency, Frequency and Boundary-domain Artifacts, Video Deepfake Detection, Lightweight Detection, ORB Feature Matching, Temporal Consistency, Frequency and Boundary-domain Artifacts

초록

본 논문은 대용량 영상 처리 환경에서 딥페이크 탐지 적용 시 발생하는 연산 및 운용 부담을 완화하기 위해, 영상 단위의 사전 선별을 수행하는 경량 탐지 파이프라인을 제안한다. 제안 방법은 연속 프레임 간 ORB 기반 정합 안정성 신호와 라플라시안 기반 고주파 변화, 그리고 얼굴 영역 경계 비교 지표를 시퀀스 수준 통계로 집계하여 결합한 뒤 로지스틱 회귀 기반 분류기로 최종 판정을 수행한다. 여러 공개 데이터셋에서 수행한 실험을 통해 기본적인 분리 성능을 확인하였으며 구간별 효율성 측정을 통해 전처리 비용과 핵심 판별 계산 비용을 분리하여 보고하였다. 결론적으로 제안 파이프라인은 대용량 입력에 대한 선별적 점검 단계로 활용 가능성을 제시한다.

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