論文の概要: DeepRhythm: Exposing DeepFakes with Attentional Visual Heartbeat Rhythms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07634v2
• Date: Wed, 26 Aug 2020 06:45:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 21:19:25.393527
• Title: DeepRhythm: Exposing DeepFakes with Attentional Visual Heartbeat Rhythms
• Title（参考訳）: DeepRhythm: 意図的な視覚的心拍リズムを持つDeepFakes
• Authors: Hua Qi and Qing Guo and Felix Juefei-Xu and Xiaofei Xie and Lei Ma and Wei Feng and Yang Liu and Jianjun Zhao
• Abstract要約: 心拍リズムのモニタリングによりディープフェイクを検出するディープフェイク検出手法であるディープリズムを提案する。 本研究では、心拍リズムのモニタリングによりDeepFakeを検出するDeepRhythmを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.470194397110607
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the GAN-based face image and video generation techniques, widely known as DeepFakes, have become more and more matured and realistic, there comes a pressing and urgent demand for effective DeepFakes detectors. Motivated by the fact that remote visual photoplethysmography (PPG) is made possible by monitoring the minuscule periodic changes of skin color due to blood pumping through the face, we conjecture that normal heartbeat rhythms found in the real face videos will be disrupted or even entirely broken in a DeepFake video, making it a potentially powerful indicator for DeepFake detection. In this work, we propose DeepRhythm, a DeepFake detection technique that exposes DeepFakes by monitoring the heartbeat rhythms. DeepRhythm utilizes dual-spatial-temporal attention to adapt to dynamically changing face and fake types. Extensive experiments on FaceForensics++ and DFDC-preview datasets have confirmed our conjecture and demonstrated not only the effectiveness, but also the generalization capability of \emph{DeepRhythm} over different datasets by various DeepFakes generation techniques and multifarious challenging degradations.
• Abstract（参考訳）: ganベースの顔画像およびビデオ生成技術は、deepfakesとして広く知られるようになり、ますます成熟し、現実的なものとなり、効果的なdeepfakes検出器に対する緊急の需要が高まっている。 リモート・ビジュアル・フォトプレソグラフィー(PPG)は、顔の血液ポンプによる皮膚色の変化の極小周期的変化をモニタリングすることで可能となるため、実際の顔ビデオで見られる正常な心拍リズムが破壊されるか、DeepFakeビデオで完全に破壊される可能性があり、DeepFake検出の強力な指標となる可能性がある。 本研究では,心拍リズムを監視し,ディープフェイクを露出させるディープフェイク検出手法であるdeeprhythmを提案する。 DeepRhythmは、二重空間的時間的注意を利用して、動的に変化する顔や偽のタイプに適応する。 FaceForensics++ と DFDC-preview データセットの大規模な実験により、我々の予想が裏付けられ、その効果だけでなく、様々なDeepFakes 生成技術による様々なデータセットに対する \emph{DeepRhythm} の一般化能力も実証された。

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