論文の概要: Spatial-Phase Shallow Learning: Rethinking Face Forgery Detection in Frequency Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01856v1
• Date: Tue, 2 Mar 2021 16:45:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 16:23:59.141712
• Title: Spatial-Phase Shallow Learning: Rethinking Face Forgery Detection in Frequency Domain
• Title（参考訳）: 空間位相浅層学習:周波数領域における顔偽造検出の再考
• Authors: Honggu Liu, Xiaodan Li, Wenbo Zhou, Yuefeng Chen, Yuan He, Hui Xue, Weiming Zhang and Nenghai Yu
• Abstract要約: 本論文では,空間画像と位相スペクトルを組み合わせ,顔の偽造のアップサンプリング成果をキャプチャするSPSL(Spatial-Phase Shallow Learning)法を提案する。 SPSLは、クロスデータセット評価における最先端性能とマルチクラス分類を実現し、単一データセット評価において同等の結果を得ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.7339322596758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The remarkable success in face forgery techniques has received considerable attention in computer vision due to security concerns. We observe that up-sampling is a necessary step of most face forgery techniques, and cumulative up-sampling will result in obvious changes in the frequency domain, especially in the phase spectrum. According to the property of natural images, the phase spectrum preserves abundant frequency components that provide extra information and complement the loss of the amplitude spectrum. To this end, we present a novel Spatial-Phase Shallow Learning (SPSL) method, which combines spatial image and phase spectrum to capture the up-sampling artifacts of face forgery to improve the transferability, for face forgery detection. And we also theoretically analyze the validity of utilizing the phase spectrum. Moreover, we notice that local texture information is more crucial than high-level semantic information for the face forgery detection task. So we reduce the receptive fields by shallowing the network to suppress high-level features and focus on the local region. Extensive experiments show that SPSL can achieve the state-of-the-art performance on cross-datasets evaluation as well as multi-class classification and obtain comparable results on single dataset evaluation.
• Abstract（参考訳）: 顔偽造技術における顕著な成功は、セキュリティ上の懸念からコンピュータビジョンにおいて大きな注目を集めている。 我々は、アップサンプリングがほとんどの顔偽造技術に必要なステップであり、累積アップサンプリングは、特に位相スペクトルにおいて、周波数領域に明らかな変化をもたらすことを観察する。 自然画像の特性によると、位相スペクトルは余分な情報を提供し、振幅スペクトルの損失を補完する豊富な周波数成分を保持します。 そこで本論文では, 空間画像と位相スペクトルを組み合わせ, 顔偽造のアップサンプリングアーチファクトを捕捉し, 顔偽造検出のための移動性を改善する, 空間位相浅化学習(SPSL)法を提案する。 また、位相スペクトルの有効性も理論的に解析します。 さらに,顔偽造検出タスクにおいて,局所的なテクスチャ情報の方が高レベルな意味情報よりも重要であることに気付く。 そこで我々は,ネットワークを浅め,高次特徴を抑え,局所領域に焦点を合わせることにより受容場を小さくする。 大規模な実験により,SPSLはクロスデータセット評価における最先端性能とマルチクラス分類を達成でき,単一データセット評価において同等の結果を得ることができることが示された。

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