論文の概要: Learning to Recognize Patch-Wise Consistency for Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09311v1
• Date: Wed, 16 Dec 2020 23:06:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-03 04:45:11.140081
• Title: Learning to Recognize Patch-Wise Consistency for Deepfake Detection
• Title（参考訳）: ディープフェイク検出のためのパッチワイズ一貫性の認識
• Authors: Tianchen Zhao, Xiang Xu, Mingze Xu, Hui Ding, Yuanjun Xiong, Wei Xia
• Abstract要約: パッチワイド一貫性学習(PCL)という,このタスクのための表現学習手法を提案する。 PCLは、画像のソース機能の一貫性を測定し、複数の偽造方法に対する優れた解釈性と堅牢性で表現することを学びます。 7つの一般的なDeepfake検出データセットに対するアプローチを評価します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.186451993950044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose to detect Deepfake generated by face manipulation based on one of their fundamental features: images are blended by patches from multiple sources, carrying distinct and persistent source features. In particular, we propose a novel representation learning approach for this task, called patch-wise consistency learning (PCL). It learns by measuring the consistency of image source features, resulting to representation with good interpretability and robustness to multiple forgery methods. We develop an inconsistency image generator (I2G) to generate training data for PCL and boost its robustness. We evaluate our approach on seven popular Deepfake detection datasets. Our model achieves superior detection accuracy and generalizes well to unseen generation methods. On average, our model outperforms the state-of-the-art in terms of AUC by 2% and 8% in the in- and cross-dataset evaluation, respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,顔の操作によって生成されたディープフェイクを,その基本的な特徴の1つに基づいて検出する。画像は複数のソースからのパッチでブレンドされ,特徴と永続性を持つ。 特に,本課題に対する新しい表現学習手法であるpatch-wise consistency learning (pcl)を提案する。 イメージソースの特徴の一貫性を計測することで、複数の偽造方法に対して、優れた解釈性と堅牢性を持つ表現が可能になる。 我々は,PCLのトレーニングデータを生成し,その堅牢性を高めるために,不整合画像生成装置(I2G)を開発した。 一般的な7つのDeepfake検出データセットに対するアプローチを評価する。 本モデルは優れた検出精度を達成し,未発見生成法によく一般化する。 平均して,本モデルでは,AUCを2%,クロスデータセット評価を8%上回る結果を得た。

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