論文の概要: Exploring the Asynchronous of the Frequency Spectra of GAN-generated Facial Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08050v1
• Date: Wed, 15 Dec 2021 11:34:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-16 17:29:14.797515
• Title: Exploring the Asynchronous of the Frequency Spectra of GAN-generated Facial Images
• Title（参考訳）: GAN生成顔画像の周波数スペクトルの非同期性を探る
• Authors: Binh M. Le and Simon S. Woo
• Abstract要約: カラーチャネルの非同期周波数スペクトルを探索する新しい手法を提案する。これは、教師なし学習モデルと教師なし学習モデルの両方を訓練し、GANに基づく合成画像の識別に有効である。 実験結果から,周波数領域におけるスペクトルの差は,様々な種類のGAN生成画像の検出に有効であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.126496628073376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid progression of Generative Adversarial Networks (GANs) has raised a concern of their misuse for malicious purposes, especially in creating fake face images. Although many proposed methods succeed in detecting GAN-based synthetic images, they are still limited by the need for large quantities of the training fake image dataset and challenges for the detector's generalizability to unknown facial images. In this paper, we propose a new approach that explores the asynchronous frequency spectra of color channels, which is simple but effective for training both unsupervised and supervised learning models to distinguish GAN-based synthetic images. We further investigate the transferability of a training model that learns from our suggested features in one source domain and validates on another target domains with prior knowledge of the features' distribution. Our experimental results show that the discrepancy of spectra in the frequency domain is a practical artifact to effectively detect various types of GAN-based generated images.
• Abstract（参考訳）: generative adversarial networks (gans) の急速な進歩は、悪意のある目的、特に偽の顔画像の作成において、その誤用を懸念させている。 提案手法の多くはganベースの合成画像の検出に成功しているが、偽画像データセットの大量のトレーニングの必要性と、未知の顔画像に対する検出器の一般化の課題によって、依然として制限されている。 本稿では,ganベース合成画像の識別のために教師なし学習モデルと教師なし学習モデルの両方を訓練するのに有効であるカラーチャネルの非同期周波数スペクトルを探索する新しい手法を提案する。 提案する1つのソースドメインの機能から学習し、その特徴の分布を事前に知る他のターゲットドメインで検証するトレーニングモデルの転送可能性についても検討する。 実験の結果,周波数領域におけるスペクトルの相違は,様々な種類のGAN生成画像の検出に有効であることがわかった。

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