Paper Review5 [논문] How Do the Hearts of Deep Fakes Beat? How Do the Hearts of Deep Fakes Beat? Deep Fake Source Detection via Interpreting Residuals with Biological Signals Umur Aybars Ciftci, Ilke Demir, Lijun Yin [0] Abstract - pure deep learning based approaches: 생성기의 residual을 학습하는 CNN을 이용하여 deepfake를 분류하려고 함 - 본 논문에서는 residual에 많은 정보가 담겨 있다고 생각하며, 생물학적인 신호를 이용하여 이를 찾아내는 방법을 통해 조작된 artifact를 드러내려고 함 => 즉, 생물학적 신호의 시공간적인 패턴은 residual의 대표적인 projecti.. 2021. 2. 6. [논문] Vitamon : Measuring Heart Rate Variability Using Smartphone Front Camera Singapore Management University 제목 : Vitamon : Measuring Heart Rate Variability Using Smartphone Front Camera 저자 : Sinh Huynh, Rajesh Krishna Balan, JeonGil Ko, Younki Lee 1. Abstract • Vitamon 1) 심장 박동의 간격(IBI)를 휴대폰 전면 카메라로 촬영한 얼굴 영상으로 측정할 수 있는 mobile sensing system 2) IBI 측정은 HRV를 계산하는데 사용 3) HRV : 자율신경계(ANS) regulation의 중요한 지표 중 하나 4) ANS : 말초신경계통에 속하는 신경계로 몸 전신에 분포하여 우리 몸의 환경을 일정하게 유지해주는 역할 .. 2021. 1. 5. [논문] Multimodal biometric authentication based on score level fusion of finger biometrics Opticj 125 (2012) 6891-6897 제목 : Multimodal biometric authentication based on score level fusion of finger biometrics 저자 : Jialiang Penga, Ahmed A. Abd El-Latif b,∗, Qiong Li c, Xiamu Niuc 1. Introduction 1) 단일 생체 인식 시스템(unimodal)의 약점들을 극복할 수 있는 다중 생체 인식 시스템(multimodal)이 각광받고 있음 2) 다중 생체 인식 시스템은 정확도, 노이즈에 대한 저항력, 보편성, 스푸핑 방지 공격 등이 단일 시스템보다 강력 3) 이 논문에서는 손가락의 4가지 특성을 융합하는 다중 생체 인식 시스템에 대해 다룬다. 맥박.. 2020. 11. 30. [논문] A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning 출처 : link.springer.com/article/10.1186/s40537-019-0197-0 Abstract 이 조사는 Data Augmentation에 대한 것으로 제한된 데이터의 문제를 해결하기 위한 방법이다.조사에서 논의된 이미지 Augmentation Algorithm들에는 기하학적 변환, 색 공간확대, 커널 필터, 혼합 이미지, 무작위 지우기, 형상 공간 확대 대립적 훈련, 생성적 적대적 네트워크, 신경 스타일 전송 및 메타 학습이 포함된다. GAN에 기반한 Augmentation 방법의 적용 또한 다루고 있다. 이 논문에서는 Autmentation 관련된 기술들 외에도 테스트 시간 확대, 해상도 영향, 최종 데이터 집합 크기 및 커리큘럼 학습과 같은 Data Augmentation 관.. 2020. 9. 24. [논문] Exposing DeepFake Videos By Detecting Face Warping Artifacts 저자 : Yuezun Li, Siwei Lyu 출처 : Computer Science Department University at Albany, State University of New York, USA 링크 : https://arxiv.org/abs/1811.00656 ※ 발 번역 주의. 내가 이해하려고 논문을 번역하고 주요 부분만 정리해놓은 것이므로 정확하지 않을 수 있다. ※ 1. 서론 Introduction 모바일 카메라 기술의 고도화와 소셜 미디어와 미디어 공유 포털의 도달 범위가 점점 더 넓어짐에 따라 디지털 비디오의 제작과 전파를 그 어느 때보다 편리하게 되었다. 최근까지 정교한 편집 도구 부족, 도메인 전문성에 대한 높은 수요, 복잡하고 시간이 많이 소요되는 과정 등으로 인해 가짜 동영상.. 2020. 8. 21. 이전 1 다음
