論文の概要: Dodging DeepFake Detection via Implicit Spatial-Domain Notch Filtering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09213v3
- Date: Sun, 17 Jul 2022 09:15:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-16 21:11:25.775303
- Title: Dodging DeepFake Detection via Implicit Spatial-Domain Notch Filtering
- Title（参考訳）: 暗黙的空間領域ノッチフィルタリングによるディープフェイク検出
- Authors: Yihao Huang, Felix Juefei-Xu, Qing Guo, Yang Liu, Geguang Pu
- Abstract要約: 画像の品質を損なうことなく、偽画像のアーティファクトパターンを低減するための、シンプルながら強力なパイプラインを提案する。
まず、周波数領域のノッチフィルタは、ノッチフィルタに必要な手動設計のため、手作業では不可能であることを示す。
ディープ・イメージ・フィルタリングはノイズの多い画像の各ピクセルに対して特別なフィルタを提供し、ディープ・フェイクに比べてフィルタされた画像を高忠実に生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.233930372590226
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The current high-fidelity generation and high-precision detection of DeepFake
images are at an arms race. We believe that producing DeepFakes that are highly
realistic and ``detection evasive'' can serve the ultimate goal of improving
future generation DeepFake detection capabilities. In this paper, we propose a
simple yet powerful pipeline to reduce the artifact patterns of fake images
without hurting image quality by performing implicit spatial-domain notch
filtering. We first demonstrate that frequency-domain notch filtering, although
famously shown to be effective in removing periodic noise in the spatial
domain, is infeasible for our task at hand due to manual designs required for
the notch filters. We, therefore, resort to a learning-based approach to
reproduce the notch filtering effects, but solely in the spatial domain. We
adopt a combination of adding overwhelming spatial noise for breaking the
periodic noise pattern and deep image filtering to reconstruct the noise-free
fake images, and we name our method DeepNotch. Deep image filtering provides a
specialized filter for each pixel in the noisy image, producing filtered images
with high fidelity compared to their DeepFake counterparts. Moreover, we also
use the semantic information of the image to generate an adversarial guidance
map to add noise intelligently. Our large-scale evaluation on 3 representative
state-of-the-art DeepFake detection methods (tested on 16 types of DeepFakes)
has demonstrated that our technique significantly reduces the accuracy of these
3 fake image detection methods, 36.79% on average and up to 97.02% in the best
case.
- Abstract（参考訳）: 現在、DeepFake画像の高忠実度生成と高精度検出は、軍備競争の最中である。
DeepFakeを極めて現実的で‘検出回避’した製品は,次世代のDeepFake検出機能を改善するという究極の目標を達成できると考えています。
本稿では,暗黙的な空間領域ノッチフィルタリングを行うことで,画像品質を損なうことなく偽画像のアーティファクトパターンを低減できる簡易かつ強力なパイプラインを提案する。
まず, 周波数領域のノッチフィルタは, 空間領域の周期ノイズ除去に有効であることが知られているが, ノッチフィルタの手動設計により手作業では実現不可能であることを示す。
そこで我々は,ノッチフィルタリング効果を再現する学習ベースの手法を用いるが,空間領域のみに適応する。
そこで我々は,周期的ノイズパターンを分解するために過大な空間雑音を付加する手法と,ノイズのない偽画像を再構成する深部画像フィルタリング法を組み合わせて,deepnotch法と命名する。
ディープイメージフィルタリングは、ノイズ画像の各画素に対して特別なフィルタを提供し、ディープフェイク画像に比べて高い忠実度でフィルタ画像を生成する。
さらに、画像の意味情報を用いて、敵対的な誘導マップを生成し、ノイズをインテリジェントに付加する。
最先端3種類のDeepFake検出手法(16種類のDeepFakeで検証)を大規模に評価した結果,これら3種類の偽画像検出手法の精度は,平均36.79%,最高97.02%と有意に低下した。
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