深層偽造における行動・知覚の痕跡としての解釈可能な顔のダイナミクス
arXiv cs.CV / 2026/4/24
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要点
- この論文は、深層学習だけに頼らず、顔の動きのバイオ行動学的特徴に基づく低次元の特徴量で解釈可能なディープフェイク検出を提案しています。
- 顔の主要な運動パターンから得た時系列・時空間特徴を用いることで、従来型の機械学習分類器は、操作された動画の方が顕著な「高次の時間的な不規則性」により、深層偽造を有意に上回る精度で識別できることを示しています。
- 検出精度は感情表現を含む動画で特に高く、追加分析ではディープフェイクが感情のバレンス指標を体系的に劣化させていることが示唆されます。
- モデルの判断と人間の知覚に基づく検出との比較では、感情表現のある内容では一致する一方、感情表現のない内容では食い違いが見られ、計算機的な説明可能特徴と人間の知覚は重複というより補完関係にあり得ることが示されています。
- 総じて、フェイススワップ型ディープフェイクには、特に感情表現時に目立つ測定可能な行動的な指紋があることが明らかになり、検出と説明可能性の研究に示唆を与えます。
