論文の概要: Dynamic texture analysis for detecting fake faces in video sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15271v1
• Date: Thu, 30 Jul 2020 07:21:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 14:41:57.609416
• Title: Dynamic texture analysis for detecting fake faces in video sequences
• Title（参考訳）: 映像中の偽顔検出のための動的テクスチャ解析
• Authors: Mattia Bonomi and Cecilia Pasquini and Giulia Boato
• Abstract要約: 本研究では,映像信号のテクスチャ・時間的ダイナミクスの解析について検討する。 目標は、実際の偽のシーケンスを識別し、識別することである。 時間セグメントの連成解析に基づいて複数の二分決定を構築することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1356022122903235
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The creation of manipulated multimedia content involving human characters has reached in the last years unprecedented realism, calling for automated techniques to expose synthetically generated faces in images and videos. This work explores the analysis of spatio-temporal texture dynamics of the video signal, with the goal of characterizing and distinguishing real and fake sequences. We propose to build a binary decision on the joint analysis of multiple temporal segments and, in contrast to previous approaches, to exploit the textural dynamics of both the spatial and temporal dimensions. This is achieved through the use of Local Derivative Patterns on Three Orthogonal Planes (LDP-TOP), a compact feature representation known to be an important asset for the detection of face spoofing attacks. Experimental analyses on state-of-the-art datasets of manipulated videos show the discriminative power of such descriptors in separating real and fake sequences, and also identifying the creation method used. Linear Support Vector Machines (SVMs) are used which, despite the lower complexity, yield comparable performance to previously proposed deep models for fake content detection.
• Abstract（参考訳）: 人間のキャラクターを含む操作されたマルチメディアコンテンツの作成は、過去数年で前例のないリアリズムに達し、画像やビデオに合成生成された顔を公開する自動化技術を求めている。 本研究は,映像信号の時空間的テクスチャダイナミクスの解析を行い,実数列と偽数列を特徴付けることを目的とする。 本稿では,複数時間セグメントの連成解析に基づく二項決定法を提案し,従来の手法とは対照的に空間次元と時間次元の両方のテクスチャダイナミクスを利用する。 これは、3次元直交平面上の局所微分パターン(LDP-TOP)を用いることで達成される。 操作されたビデオの最先端のデータセットに関する実験的解析は、実際のシーケンスと偽のシーケンスを分離するディスクリプタの識別能力を示し、また、使用される生成方法を特定する。 線形サポートベクトルマシン(SVM)は、複雑さが低いにもかかわらず、以前に提案された偽コンテンツ検出のためのディープモデルと同等の性能を持つ。

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