論文の概要: Frequency-aware Discriminative Feature Learning Supervised by Single-Center Loss for Face Forgery Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09096v1
• Date: Tue, 16 Mar 2021 14:17:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-17 17:30:36.348097
• Title: Frequency-aware Discriminative Feature Learning Supervised by Single-Center Loss for Face Forgery Detection
• Title（参考訳）: 顔偽造検出のための単一中心損失教師付き周波数認識特徴学習
• Authors: Jiaming Li, Hongtao Xie, Jiahong Li, Zhongyuan Wang, Yongdong Zhang
• Abstract要約: 顔の偽造検出は、コンピュータビジョンへの関心をますます高めている。 近年の業績は良好なものとなっているが、いまだに無視できない問題がある。 本稿では,新しい周波数認識型特徴学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.43987367139724
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face forgery detection is raising ever-increasing interest in computer vision since facial manipulation technologies cause serious worries. Though recent works have reached sound achievements, there are still unignorable problems: a) learned features supervised by softmax loss are separable but not discriminative enough, since softmax loss does not explicitly encourage intra-class compactness and interclass separability; and b) fixed filter banks and hand-crafted features are insufficient to capture forgery patterns of frequency from diverse inputs. To compensate for such limitations, a novel frequency-aware discriminative feature learning framework is proposed in this paper. Specifically, we design a novel single-center loss (SCL) that only compresses intra-class variations of natural faces while boosting inter-class differences in the embedding space. In such a case, the network can learn more discriminative features with less optimization difficulty. Besides, an adaptive frequency feature generation module is developed to mine frequency clues in a completely data-driven fashion. With the above two modules, the whole framework can learn more discriminative features in an end-to-end manner. Extensive experiments demonstrate the effectiveness and superiority of our framework on three versions of the FF++ dataset.
• Abstract（参考訳）: face forgery detectionは、顔操作技術が深刻な不安を引き起こすため、コンピュータビジョンへの関心がますます高まっている。 ソフトマックスの損失がクラス内コンパクト性とクラス間分離性を明示的に促進しないため, (a) ソフトマックスの損失によって監督される学習特徴は分離可能であるが, 識別が不十分である (b) 固定フィルタバンクと手作り特徴は多様な入力から周波数の偽造パターンを捉えるのに不十分である) 。 このような制約を補うために,新しい周波数認識型特徴学習フレームワークが提案されている。 具体的には, 組込み空間におけるクラス間差異を増大させながら, 自然顔のクラス内変動のみを圧縮する新しい単一中心損失(scl)を設計した。 このような場合、ネットワークは最適化の困難さを減らしてより差別的な特徴を学習することができる。 また、完全データ駆動方式の周波数手がかりをマイニングするために適応周波数特徴生成モジュールを開発した。 上記の2つのモジュールにより、フレームワーク全体がエンドツーエンドでより識別的な機能を学ぶことができる。 大規模な実験は、FF++データセットの3つのバージョンにおけるフレームワークの有効性と優位性を示している。

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