論文の概要: Local Relation Learning for Face Forgery Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.02577v1
• Date: Thu, 6 May 2021 10:44:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-07 13:23:08.658770
• Title: Local Relation Learning for Face Forgery Detection
• Title（参考訳）: 顔偽造検出のための局所関係学習
• Authors: Shen Chen, Taiping Yao, Yang Chen, Shouhong Ding, Jilin Li, Rongrong Ji
• Abstract要約: 局所的関係学習による顔の偽造検出の新たな視点を提案する。 具体的には,局所的な特徴間の類似度を測定するMPSM(Multi-scale Patch similarity Module)を提案する。 また、より包括的な局所特徴表現のために、RGBおよび周波数領域の情報を融合するRGB-Frequency Attention Module (RFAM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.73130683091154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid development of facial manipulation techniques, face forgery detection has received considerable attention in digital media forensics due to security concerns. Most existing methods formulate face forgery detection as a classification problem and utilize binary labels or manipulated region masks as supervision. However, without considering the correlation between local regions, these global supervisions are insufficient to learn a generalized feature and prone to overfitting. To address this issue, we propose a novel perspective of face forgery detection via local relation learning. Specifically, we propose a Multi-scale Patch Similarity Module (MPSM), which measures the similarity between features of local regions and forms a robust and generalized similarity pattern. Moreover, we propose an RGB-Frequency Attention Module (RFAM) to fuse information in both RGB and frequency domains for more comprehensive local feature representation, which further improves the reliability of the similarity pattern. Extensive experiments show that the proposed method consistently outperforms the state-of-the-arts on widely-used benchmarks. Furthermore, detailed visualization shows the robustness and interpretability of our method.
• Abstract（参考訳）: 顔操作技術の急速な発展に伴い、顔偽造検出はセキュリティ上の懸念からデジタルメディアの鑑識においてかなりの注目を集めている。 既存の手法の多くは偽造検出を分類問題として定式化し、二項ラベルや操作された領域マスクを監督として利用する。 しかし、地域間の相関を考慮せずに、これらのグローバルな監督は、一般化された特徴を学習し、過度に適合しがちである。 そこで本研究では,局所関係学習による顔偽造検出の新たな視点を提案する。 具体的には、局所的な特徴間の類似度を測定し、堅牢で一般化された類似度パターンを形成するMPSM(Multi-scale Patch similarity Module)を提案する。 さらに、より包括的な局所特徴表現のために、RGBと周波数領域の情報を融合するRGB-Frequency Attention Module (RFAM)を提案する。 広範な実験により,提案手法は広く使用されているベンチマークにおいて,最先端の手法を一貫して上回っていることが示された。 さらに,本手法の堅牢性と解釈可能性について,詳細な可視化を行った。

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