DOI: 10.17587/prin.17.426-434

УДК: 004.932.2

Набор данных для оценки устойчивости распознавания поддельных видеозаписей в условиях видеоконференций

М. Д. Красильников^1,2, аспирант, maksim.krasilnikov@graphics.cs.msu.ru, М. Ю. Никитин², вед. исследователь, mikhail.nikitin@tevian.ru, А. С. Конушин¹, канд. физ.-мат. наук., доц., konushin@airi.net,
¹ Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова,
² ООО «Технологии Видеоанализа», Москва

Предложен набор данных FakeMeet, предназначенный для оценки устойчивости алгоритмов выявления подмены лица в видеозаписях в условиях видеоконференций. Набор воспроизводит типичные условия видеосвязи за счет моделирования искажений при смене разрешения и при кодировании H.264 с различной степенью сжатия, а также за счет вариативности фона. Проведено экспериментальное сравнение четырнадцати современных детекторов в режиме переноса на наборы данных Celeb-DF и FakeMeet. Показано, что в условиях, характерных для видеоконференций, качество распознавания заметно снижается. Полученные результаты подчеркивают необходимость разработки устойчивых подходов, сохраняющих надежность при сдвигах разрешения, появлении артефактов сжатия и использовании различных методов генерации. Набор FakeMeet задает стандартизированную, привязанную к реальному сценарию основу для дальнейшего развития средств защиты цифровых коммуникационных платформ от эволюционирующих угроз подмены личности в видеозаписях.

Ключевые слова: поддельные видеозаписи, видеоконференции, видеосвязь, распознавание подделок, набор данных, оценка методов, низкое разрешение, сжатие видео, артефакты сжатия, изменчивое качество, реалистичность подделок, устойчивость алгоритмов, безопасность, приватность, цифровые коммуникации

Стр. 426—434

Ссылка для цитирования:
Красильников М. Д., Никитин М. Ю., Конушин А. С. Набор данных для оценки устойчивости распознавания поддельных видеозаписей в условиях видеоконференций // Программная инженерия. 2026. Том 17, № 8. С. 426—434. DOI: 10.17587/prin.17.426-434.

Полный текст на eLIBRARY