Der RealTimeFaceSwap-10k-Datensatz zur Erkennung von Deepfake-Videos in Videokonferenzen dient der Erkennung solcher Videos. Er umfasst verschiedene Anwendungsszenarien und Datentypen und bietet eine solide Datengrundlage für die Erkennung von Video-Spoofing.

Datensatzzusammensetzung:

• Es enthält 1.636 gezielte Videoclips, bei denen es sich ausschließlich um YouTube-Videos handelt, die unter der Creative Commons-Lizenz stehen.
• Für den Gesichtstausch wurden 2.000 Quellfotos verwendet.
• 9.772 Deepfake-Videos, die mithilfe von Gesichtstauschmodellen generiert wurden.

Datenfelder:

• Die Videodateiinformationen umfassen Video-ID, Start- und Endzeit, Dateiname, Größe und Tags.
• Die Informationen zu den Fotodateien umfassen Dateiname, Schlagwörter und Quelllink.
• Die generierten Deepfake-Videoinformationen umfassen den Zielvideodateinamen, den Quellfotodateinamen, den Generatormodellnamen und zusätzliche Merkmale.