論文の概要: Improving DeepFake Detection Using Dynamic Face Augmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09603v1
- Date: Thu, 18 Feb 2021 20:25:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-23 02:07:43.726756
- Title: Improving DeepFake Detection Using Dynamic Face Augmentation
- Title（参考訳）: 動的顔強調によるディープフェイク検出の改善
- Authors: Sowmen Das, Arup Datta, Md. Saiful Islam, Md. Ruhul Amin
- Abstract要約: ほとんどの公開可能なDeepFake検出データセットには、限られたバリエーションがある。
ディープニューラルネットワークは、DeepFakeコンテンツの操作機能を検出するための学習ではなく、顔の特徴にオーバーフィットする傾向があります。
DeepFake検出を改善するために、CNN(Convolutional Neural Networks)をトレーニングするためのデータ拡張方法であるFace-Cutoutを紹介します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8793721044482612
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The creation of altered and manipulated faces has become more common due to
the improvement of DeepFake generation methods. Simultaneously, we have seen
detection models' development for differentiating between a manipulated and
original face from image or video content. We have observed that most publicly
available DeepFake detection datasets have limited variations, where a single
face is used in many videos, resulting in an oversampled training dataset. Due
to this, deep neural networks tend to overfit to the facial features instead of
learning to detect manipulation features of DeepFake content. As a result, most
detection architectures perform poorly when tested on unseen data. In this
paper, we provide a quantitative analysis to investigate this problem and
present a solution to prevent model overfitting due to the high volume of
samples generated from a small number of actors. We introduce Face-Cutout, a
data augmentation method for training Convolutional Neural Networks (CNN), to
improve DeepFake detection. In this method, training images with various
occlusions are dynamically generated using face landmark information
irrespective of orientation. Unlike other general-purpose augmentation methods,
it focuses on the facial information that is crucial for DeepFake detection.
Our method achieves a reduction in LogLoss of 15.2% to 35.3% on different
datasets, compared to other occlusion-based augmentation techniques. We show
that Face-Cutout can be easily integrated with any CNN-based recognition model
and improve detection performance.
- Abstract（参考訳）: DeepFake生成方法の改善により、変更および操作された顔の作成がより一般的になりました。
同時に,画像や映像の内容から操作された顔とオリジナル顔とを区別する検出モデルの開発を行った。
公開されているほとんどのDeepFake検出データセットは、単一の顔が多くのビデオで使用されているため、トレーニングデータセットが過剰にサンプル化されていることを観察しました。
このため、ディープニューラルネットワークは、DeepFakeコンテンツの操作機能を検出するための学習ではなく、顔の特徴に過剰に適合する傾向があります。
その結果、ほとんどの検出アーキテクチャは、目に見えないデータでテストすると性能が悪くなる。
本論文では,この問題を定量的に解析し,少量のアクターから発生する試料量が多いため,モデルオーバーフィッティングを未然に防ぐためのソリューションを提案する。
本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(cnn)の学習のためのデータ拡張手法であるface-cutoutを提案する。
この方法では、向きに関係なく顔のランドマーク情報を用いて、様々な閉塞を有する訓練画像を動的に生成する。
他の汎用的な増強法とは異なり、DeepFake検出に不可欠な顔情報に焦点を当てています。
本手法は,他のオクルージョンベース拡張法と比較して,異なるデータセットで15.2%から35.3%のログロス削減を実現する。
Face-CutoutはCNNベースの認識モデルと簡単に統合でき、検出性能が向上します。
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