論文の概要: DeepFake Detection Based on the Discrepancy Between the Face and its
Context
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12262v1
- Date: Thu, 27 Aug 2020 17:04:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-24 07:27:29.332727
- Title: DeepFake Detection Based on the Discrepancy Between the Face and its
Context
- Title（参考訳）: 顔と文脈の相違に基づくディープフェイク検出
- Authors: Yuval Nirkin, Lior Wolf, Yosi Keller and Tal Hassner
- Abstract要約: 単一画像における顔のスワップやその他のアイデンティティ操作を検出する手法を提案する。
提案手法は, (i) 厳密なセマンティックセグメンテーションによって境界付けられた顔領域を考慮した顔識別ネットワークと, (ii) 顔コンテキストを考慮したコンテキスト認識ネットワークの2つのネットワークを含む。
本稿では,2つのネットワークからの認識信号を用いて,そのような不一致を検出する手法について述べる。
提案手法は,FaceForensics++,Celeb-DF-v2,DFDCベンチマークを用いて顔検出を行い,未知の手法で生成した偽物の検出を一般化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.47879216590813
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a method for detecting face swapping and other identity
manipulations in single images. Face swapping methods, such as DeepFake,
manipulate the face region, aiming to adjust the face to the appearance of its
context, while leaving the context unchanged. We show that this modus operandi
produces discrepancies between the two regions. These discrepancies offer
exploitable telltale signs of manipulation. Our approach involves two networks:
(i) a face identification network that considers the face region bounded by a
tight semantic segmentation, and (ii) a context recognition network that
considers the face context (e.g., hair, ears, neck). We describe a method which
uses the recognition signals from our two networks to detect such
discrepancies, providing a complementary detection signal that improves
conventional real vs. fake classifiers commonly used for detecting fake images.
Our method achieves state of the art results on the FaceForensics++,
Celeb-DF-v2, and DFDC benchmarks for face manipulation detection, and even
generalizes to detect fakes produced by unseen methods.
- Abstract（参考訳）: 単一画像における顔のスワップやその他のアイデンティティ操作を検出する手法を提案する。
DeepFakeのようなフェイススワップ手法は、顔領域を操作し、コンテキストを変更せずに顔の外観に合わせて調整することを目的としている。
このモダス・オペランディは2つの領域間に相違を生じさせることを示す。
これらの不一致は、悪用可能な操作の兆候を提供する。
私たちのアプローチには2つのネットワークがあります
(i)密接な意味セグメンテーションによって境界付けられた顔領域を考慮した顔識別ネットワーク、
(ii)顔の文脈(例えば、髪、耳、首)を考慮した文脈認識ネットワーク。
そこで本研究では,2つのネットワークからの認識信号を用いてこれらの不一致を検出する手法について述べる。
提案手法は,FaceForensics++,Celeb-DF-v2,DFDCベンチマークを用いて顔検出を行い,未知の手法で生成した偽物の検出を一般化する。
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