الملخص
تمت ترجمة أجزاء من هذه الصفحة آلياً وقد تحتوي على أخطاء.
AI video generators have not only become harder to detect but are used to generate a diverse set of scenarios from landscapes to street views to animal videos. This creates a problem where CNN-based detectors are effective but offer no insight into their inner workings, while forensics-based detectors are often pretrained for a set scenario or become too complex to derive meaningful insights. We present a novel approach to AI video detection using Sobel gradient values analysed with the first-digit law. Using linear discriminant analysis, we visualise the discriminatory signal, while a multi-layer perceptron is used for classification. The detection method has no generator- or scenespecific features, and the model has no knowledge of container formats, codec, bitrate, or compression artefacts. The model is trained and tested on GenBuster-200K, GenBusterBench, GenVA, FaceForensics++ C23, and CelebDF. We also show how zero-shot detection fails even though the feature set carries a discriminatory signal.
الكلمات المفتاحية
الموضوع
بيانات النشر
- المجلة
- غير متاح
- وصول مفتوح
- وصول مفتوح أخضر
اقتبس هذه المقالة
APA 7
Shanu, S., Kumar, G., & Singh, T. (2026). إطار قابل للتعميم وقابل للتفسير لكشف الفيديو المولّد عبر إحصاءات تدرج الرقم الأول. https://omanscience.com/ar/articles/a-generalizable-and-explainable-framework-for-synthetic-video-detection-using-first-digit-gradient-statistics
MLA 9
Shanu, Sidharth, et al. "إطار قابل للتعميم وقابل للتفسير لكشف الفيديو المولّد عبر إحصاءات تدرج الرقم الأول." https://omanscience.com/ar/articles/a-generalizable-and-explainable-framework-for-synthetic-video-detection-using-first-digit-gradient-statistics.
شيكاغو (المؤلف–التاريخ)
Shanu, Sidharth, Gautam Kumar, and Tej Singh. 2026. "إطار قابل للتعميم وقابل للتفسير لكشف الفيديو المولّد عبر إحصاءات تدرج الرقم الأول." https://omanscience.com/ar/articles/a-generalizable-and-explainable-framework-for-synthetic-video-detection-using-first-digit-gradient-statistics.
هارفارد
Shanu, S., Kumar, G. and Singh, T. (2026) 'إطار قابل للتعميم وقابل للتفسير لكشف الفيديو المولّد عبر إحصاءات تدرج الرقم الأول', Available at: https://omanscience.com/ar/articles/a-generalizable-and-explainable-framework-for-synthetic-video-detection-using-first-digit-gradient-statistics.
فانكوفر
Shanu S, Kumar G, Singh T. إطار قابل للتعميم وقابل للتفسير لكشف الفيديو المولّد عبر إحصاءات تدرج الرقم الأول. https://omanscience.com/ar/articles/a-generalizable-and-explainable-framework-for-synthetic-video-detection-using-first-digit-gradient-statistics
IEEE
S. Shanu, G. Kumar, and T. Singh, "إطار قابل للتعميم وقابل للتفسير لكشف الفيديو المولّد عبر إحصاءات تدرج الرقم الأول," https://omanscience.com/ar/articles/a-generalizable-and-explainable-framework-for-synthetic-video-detection-using-first-digit-gradient-statistics.