論文の概要: Robust Attentive Deep Neural Network for Exposing GAN-generated Faces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02167v1
• Date: Sun, 5 Sep 2021 21:22:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-07 16:37:22.542003
• Title: Robust Attentive Deep Neural Network for Exposing GAN-generated Faces
• Title（参考訳）: gan生成顔のロバストな注意深層ニューラルネットワーク
• Authors: Hui Guo, Shu Hu, Xin Wang, Ming-Ching Chang, Siwei Lyu
• Abstract要約: 本稿では,GAN生成した顔の視線不整合を解析して検出できる,頑健で注意深いエンドツーエンドネットワークを提案する。 我々は,AUCの損失と従来のクロスエントロピーの損失を共同で考慮し,不均衡な学習問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.15016121723183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: GAN-based techniques that generate and synthesize realistic faces have caused severe social concerns and security problems. Existing methods for detecting GAN-generated faces can perform well on limited public datasets. However, images from existing public datasets do not represent real-world scenarios well enough in terms of view variations and data distributions (where real faces largely outnumber synthetic faces). The state-of-the-art methods do not generalize well in real-world problems and lack the interpretability of detection results. Performance of existing GAN-face detection models degrades significantly when facing imbalanced data distributions. To address these shortcomings, we propose a robust, attentive, end-to-end network that can spot GAN-generated faces by analyzing their eye inconsistencies. Specifically, our model learns to identify inconsistent eye components by localizing and comparing the iris artifacts between the two eyes automatically. Our deep network addresses the imbalance learning issues by considering the AUC loss and the traditional cross-entropy loss jointly. Comprehensive evaluations of the FFHQ dataset in terms of both balanced and imbalanced scenarios demonstrate the superiority of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 現実的な顔を生成し、合成するGANベースの技術は、深刻な社会的懸念とセキュリティ問題を引き起こしている。 GAN生成顔を検出する既存の方法は、限られた公開データセットでよく機能する。 しかしながら、既存の公開データセットからのイメージは、ビューのバリエーションやデータ分布(実際の顔が合成顔より圧倒的に多い)に関して、実世界のシナリオを十分に表現していない。 最先端の手法は実世界の問題ではうまく一般化せず、検出結果の解釈性に欠ける。 既存のGAN面検出モデルの性能は、不均衡なデータ分布に直面すると著しく低下する。 これらの欠点に対処するために,GAN生成顔の視線不整合を解析して検出できる頑健で注意深いエンドツーエンドネットワークを提案する。 具体的には,両眼間における虹彩アーチファクトの局所化と比較により,両眼間の不整合成分の同定を学習する。 我々は,AUCの損失と従来のクロスエントロピーの損失を共同で考慮し,不均衡な学習問題に対処する。 均衡シナリオと不均衡シナリオの両方の観点からffhqデータセットの包括的評価は,提案手法の優越性を示している。

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