딥페이크 변조 영상 탐지 AI 경진대회

서울대 | 영상 | GAN | 분류 | Accuracy

  • Prize : 1,000만원
  • 433명
  • 마감
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Main Event Schedule


1.    배경


  • 최근 딥페이크 변조 영상이 대중의 화제를 일으키고, 각종 AI 기반 얼굴 합성/변조 기술이 다양한 분야에서 관심을 받으면서 해당 영상 탐지에 대한 필요성이 대두되었습니다. 변조/합성 분야가 상대적으로 높은 관심을 받으면서 활발히 연구되는 반면, 변조/합성 탐지 연구는 상대적으로 적은 관심을 받고 있습니다.


  • 본 대회에서는 “AI hub 데이터 구축사업”의 일환으로써 “딥페이크 변조 영상 탐지”를 목적으로 합니다. 기존 변조/합성 탐지 연구 레퍼런스 데이터가 서양인 위주로 구성되고, 적은 데이터 양을 가지며, 탐지 방해 요소를 고려하지 않고 제작된 점 등의 문제점 해결하는 데이터를 제안함으로써 “AI hub 데이터 구축사업“ 홍보 및 데이터 사용 활성화를 목적으로 합니다.



2.    주제


  • 딥페이크 변조 영상 탐지
  • 다양한 딥페이크 변조 영상 탐지 모델 발굴



3.    주최/주관


  • 주최: 서울대학교 AI 연구원, 인공지능 연구실(DSAIL), 머니브레인
  • 주관: 데이콘
  • 후원: 한국정보화진흥원(NIA)


4.    참가자 대상



  • 일반인, 학생 등 누구나



5.    상금/시상


  • 1등: 500만원
  • 2등: 300만원
  • 3등: 200만원



6.    참고문헌


  •   FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images, ICCV 2019.
  • Celeb-DF: A Large-scale Challenging Dataset for DeepFace Forensics, CVPR 2020.

 

Main Event Schedule


1.    배경


  • 최근 딥페이크 변조 영상이 대중의 화제를 일으키고, 각종 AI 기반 얼굴 합성/변조 기술이 다양한 분야에서 관심을 받으면서 해당 영상 탐지에 대한 필요성이 대두되었습니다. 변조/합성 분야가 상대적으로 높은 관심을 받으면서 활발히 연구되는 반면, 변조/합성 탐지 연구는 상대적으로 적은 관심을 받고 있습니다.


  • 본 대회에서는 “AI hub 데이터 구축사업”의 일환으로써 “딥페이크 변조 영상 탐지”를 목적으로 합니다. 기존 변조/합성 탐지 연구 레퍼런스 데이터가 서양인 위주로 구성되고, 적은 데이터 양을 가지며, 탐지 방해 요소를 고려하지 않고 제작된 점 등의 문제점 해결하는 데이터를 제안함으로써 “AI hub 데이터 구축사업“ 홍보 및 데이터 사용 활성화를 목적으로 합니다.



2.    주제


  • 딥페이크 변조 영상 탐지
  • 다양한 딥페이크 변조 영상 탐지 모델 발굴



3.    주최/주관


  • 주최: 서울대학교 AI 연구원, 인공지능 연구실(DSAIL), 머니브레인
  • 주관: 데이콘
  • 후원: 한국정보화진흥원(NIA)


4.    참가자 대상



  • 일반인, 학생 등 누구나



5.    상금/시상


  • 1등: 500만원
  • 2등: 300만원
  • 3등: 200만원



6.    참고문헌


  •   FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images, ICCV 2019.
  • Celeb-DF: A Large-scale Challenging Dataset for DeepFace Forensics, CVPR 2020.