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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Basque Research and Technology Alliance (BRTA) | - |
Autor(es): dc.contributor | University of the Basque Country (UPV/EHU) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidad Politécnica de Madrid | - |
Autor(es): dc.creator | Passos, Leandro A. | - |
Autor(es): dc.creator | Jodas, Danilo | - |
Autor(es): dc.creator | Costa, Kelton A. P. | - |
Autor(es): dc.creator | Souza Júnior, Luis A. | - |
Autor(es): dc.creator | Rodrigues, Douglas | - |
Autor(es): dc.creator | Del Ser, Javier | - |
Autor(es): dc.creator | Camacho, David | - |
Autor(es): dc.creator | Papa, João Paulo | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T22:18:11Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T22:18:11Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-08-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1111/exsy.13570 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/307584 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/307584 | - |
Descrição: dc.description | Recent advancements in deep learning generative models have raised concerns as they can create highly convincing counterfeit images and videos. This poses a threat to people's integrity and can lead to social instability. To address this issue, there is a pressing need to develop new computational models that can efficiently detect forged content and alert users to potential image and video manipulations. This paper presents a comprehensive review of recent studies for deepfake content detection using deep learning-based approaches. We aim to broaden the state-of-the-art research by systematically reviewing the different categories of fake content detection. Furthermore, we report the advantages and drawbacks of the examined works, and prescribe several future directions towards the issues and shortcomings still unsolved on deepfake detection. | - |
Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
Descrição: dc.description | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | - |
Descrição: dc.description | Department of Computing São Paulo State University Av. Eng. Luiz Edmundo Carrijo Coube | - |
Descrição: dc.description | TECNALIA Basque Research and Technology Alliance (BRTA) | - |
Descrição: dc.description | Department of Communications Engineering University of the Basque Country (UPV/EHU) | - |
Descrição: dc.description | School of Computer Systems Engineering Universidad Politécnica de Madrid | - |
Descrição: dc.description | Department of Computing São Paulo State University Av. Eng. Luiz Edmundo Carrijo Coube | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: #2013/07375-0 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: #2014/12236-1 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: #2019/07665-4 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: #2021/05516-1 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: #2023/10823-6 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: #307066/2017-7 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: #427968/2018-6 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: #429003/2018-8 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Expert Systems | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | deep learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | fake content | - |
Palavras-chave: dc.subject | machine learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | security | - |
Título: dc.title | A review of deep learning-based approaches for deepfake content detection | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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