論文の概要: Landmark Breaker: Obstructing DeepFake By Disturbing Landmark Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00798v1
• Date: Mon, 1 Feb 2021 12:27:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-02 16:28:01.482265
• Title: Landmark Breaker: Obstructing DeepFake By Disturbing Landmark Extraction
• Title（参考訳）: Landmark Breaker: ランドマークの抽出を乱してDeepFakeを妨害する
• Authors: Pu Sun, Yuezun Li, Honggang Qi and Siwei Lyu
• Abstract要約: ランドマークブレーカー(Landmark Breaker)は、顔のランドマーク抽出を妨害する最初の専用手法である。 私たちのモチベーションは、顔のランドマーク抽出を乱すことが、DeepFakeの品質を劣化させるために、入力顔のアライメントに影響を与えることです。 DeepFake生成後にのみ動作する検出方法と比較して、Landmark BreakerはDeepFake生成を防ぐために一歩前進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.71503677067645
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent development of Deep Neural Networks (DNN) has significantly increased the realism of AI-synthesized faces, with the most notable examples being the DeepFakes. The DeepFake technology can synthesize a face of target subject from a face of another subject, while retains the same face attributes. With the rapidly increased social media portals (Facebook, Instagram, etc), these realistic fake faces rapidly spread though the Internet, causing a broad negative impact to the society. In this paper, we describe Landmark Breaker, the first dedicated method to disrupt facial landmark extraction, and apply it to the obstruction of the generation of DeepFake videos.Our motivation is that disrupting the facial landmark extraction can affect the alignment of input face so as to degrade the DeepFake quality. Our method is achieved using adversarial perturbations. Compared to the detection methods that only work after DeepFake generation, Landmark Breaker goes one step ahead to prevent DeepFake generation. The experiments are conducted on three state-of-the-art facial landmark extractors using the recent Celeb-DF dataset.
• Abstract（参考訳）: 最近のDeep Neural Networks(DNN)の開発により、AI合成顔のリアリズムが大幅に向上し、最も注目すべき例はDeepFakesです。 ディープフェイク技術は、同じ顔属性を保持しながら、他の被験者の顔から対象の顔を合成することができる。 ソーシャルメディアのポータル(Facebook、Instagramなど)が急速に増加し、こうした現実的な偽の顔はインターネット上で急速に広まり、社会に悪影響を及ぼした。 本稿では,顔のランドマーク抽出を阻害する最初の専用手法であるランドマークブレーカーについて説明し,DeepFakeビデオ生成の妨害に応用し,DeepFake品質を低下させるために,顔のランドマーク抽出が入力面のアライメントに影響を与える可能性があることを動機とする。 本手法は逆摂動を用いて達成する。 DeepFake生成後にのみ動作する検出方法と比較して、Landmark BreakerはDeepFake生成を防ぐために一歩前進する。 最近のceleb-dfデータセットを用いた3つの最先端顔ランドマーク抽出装置について実験を行った。

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