論文の概要: Leveraging Frequency Analysis for Deep Fake Image Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08685v3
• Date: Fri, 26 Jun 2020 11:21:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 04:52:22.016440
• Title: Leveraging Frequency Analysis for Deep Fake Image Recognition
• Title（参考訳）: 深部偽画像認識における周波数解析の活用
• Authors: Joel Frank, Thorsten Eisenhofer, Lea Sch\"onherr, Asja Fischer, Dorothea Kolossa, Thorsten Holz
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークは驚くべきほどリアルな画像を生成することができるため、人間が実際の写真と区別するのはしばしば困難である。 これらの成果は主にGAN(Generative Adversarial Networks)によって実現されている。 本稿では、周波数空間において、GAN生成した画像は、容易に識別できる重いアーティファクトを示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.1862941141084
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks can generate images that are astonishingly realistic, so much so that it is often hard for humans to distinguish them from actual photos. These achievements have been largely made possible by Generative Adversarial Networks (GANs). While deep fake images have been thoroughly investigated in the image domain - a classical approach from the area of image forensics - an analysis in the frequency domain has been missing so far. In this paper, we address this shortcoming and our results reveal that in frequency space, GAN-generated images exhibit severe artifacts that can be easily identified. We perform a comprehensive analysis, showing that these artifacts are consistent across different neural network architectures, data sets, and resolutions. In a further investigation, we demonstrate that these artifacts are caused by upsampling operations found in all current GAN architectures, indicating a structural and fundamental problem in the way images are generated via GANs. Based on this analysis, we demonstrate how the frequency representation can be used to identify deep fake images in an automated way, surpassing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは驚くべきほどリアルな画像を生成することができるため、人間が実際の写真と区別するのはしばしば困難である。 これらの成果は主にGAN(Generative Adversarial Networks)によって実現されている。 画像領域(画像鑑定分野からの古典的アプローチ)では、深い偽画像が徹底的に研究されているが、これまで周波数領域における分析が欠落している。 本稿では, この欠点に対処し, 周波数空間において, GAN生成画像は, 容易に識別できる重大アーチファクトを示すことを示した。 包括的な分析を行い、これらのアーティファクトが、異なるニューラルネットワークアーキテクチャ、データセット、解像度にわたって一貫していることを示します。 さらなる調査で、これらのアーティファクトは、現在のGANアーキテクチャのすべてに見られるアップサンプリング操作によって引き起こされていることを実証し、GANによる画像生成における構造的および基本的な問題を示している。 この分析に基づいて, 周波数表現を用いて, 最先端手法を上回って, ディープフェイク画像の自動識別を行う方法を示す。

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