論文の概要: DeepFake Detection by Analyzing Convolutional Traces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10448v1
- Date: Wed, 22 Apr 2020 09:02:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-10 18:22:20.664226
- Title: DeepFake Detection by Analyzing Convolutional Traces
- Title（参考訳）: 畳み込みトレース解析によるディープフェイク検出
- Authors: Luca Guarnera (1 and 2), Oliver Giudice (1), Sebastiano Battiato (1
and 2) ((1) University of Catania, (2) iCTLab s.r.l. - Spin-off of University
of Catania)
- Abstract要約: 我々は,人間の顔のディープフェイクの分析に着目し,新しい検出方法を提案する。
提案手法は, 予測最大化(EM)アルゴリズムを用いて, 基礎となる畳み込み生成過程をモデル化するための局所的特徴の集合を抽出する。
その結果、異なるアーキテクチャと対応する生成過程を区別する手法の有効性が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Deepfake phenomenon has become very popular nowadays thanks to the
possibility to create incredibly realistic images using deep learning tools,
based mainly on ad-hoc Generative Adversarial Networks (GAN). In this work we
focus on the analysis of Deepfakes of human faces with the objective of
creating a new detection method able to detect a forensics trace hidden in
images: a sort of fingerprint left in the image generation process. The
proposed technique, by means of an Expectation Maximization (EM) algorithm,
extracts a set of local features specifically addressed to model the underlying
convolutional generative process. Ad-hoc validation has been employed through
experimental tests with naive classifiers on five different architectures
(GDWCT, STARGAN, ATTGAN, STYLEGAN, STYLEGAN2) against the CELEBA dataset as
ground-truth for non-fakes. Results demonstrated the effectiveness of the
technique in distinguishing the different architectures and the corresponding
generation process.
- Abstract（参考訳）: ディープフェイク現象は、主にgan(ad-hoc generative adversarial networks)に基づいて、ディープラーニングツールを使用して信じられないほどリアルなイメージを作成できる可能性によって、現在非常に人気がある。
本研究では,人間の顔のディープフェイクの分析に焦点をあて,画像に隠された法医学的痕跡を検出できる新たな検出方法(画像生成プロセスに残されている指紋の一種)を作成することを目的とした。
提案手法は, 予測最大化(EM)アルゴリズムを用いて, 基礎となる畳み込み生成過程をモデル化するための局所的特徴の集合を抽出する。
5つの異なるアーキテクチャ(GDWCT, STARGAN, ATTGAN, STYLEGAN, STYLEGAN2)上で, CELEBAデータセットを非フェイクのグラウンドトルースとして, ナイーブ分類器を用いて実験的に検証した。
その結果、異なるアーキテクチャと対応する生成過程を区別する手法の有効性が示された。
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