論文の概要: Delving into Sequential Patches for Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02803v1
• Date: Wed, 6 Jul 2022 16:46:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-07 13:50:29.324307
• Title: Delving into Sequential Patches for Deepfake Detection
• Title（参考訳）: ディープフェイク検出のためのシークエンシャルパッチへの埋め込み
• Authors: Jiazhi Guan, Hang Zhou, Zhibin Hong, Errui Ding, Jingdong Wang, Chengbin Quan, Youjian Zhao
• Abstract要約: 近年の顔偽造技術は、ほとんど追跡不可能なディープフェイクビデオを生み出しており、悪意のある意図で活用することができる。 従来の研究では、ディープフェイク法にまたがる一般化を追求する上で、局所的な低レベルな手がかりと時間的情報の重要性が指摘されてきた。 本稿では,局所的・時間的変換をベースとしたDeepfake Detection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）: 64.19468088546743
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in face forgery techniques produce nearly visually untraceable deepfake videos, which could be leveraged with malicious intentions. As a result, researchers have been devoted to deepfake detection. Previous studies has identified the importance of local low-level cues and temporal information in pursuit to generalize well across deepfake methods, however, they still suffer from robustness problem against post-processings. In this work, we propose the Local- & Temporal-aware Transformer-based Deepfake Detection (LTTD) framework, which adopts a local-to-global learning protocol with a particular focus on the valuable temporal information within local sequences. Specifically, we propose a Local Sequence Transformer (LST), which models the temporal consistency on sequences of restricted spatial regions, where low-level information is hierarchically enhanced with shallow layers of learned 3D filters. Based on the local temporal embeddings, we then achieve the final classification in a global contrastive way. Extensive experiments on popular datasets validate that our approach effectively spots local forgery cues and achieves state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 近年の顔偽造技術は、ほとんど視覚的に追跡できないディープフェイクビデオを生み出しており、悪意のある意図で活用することができる。 その結果、研究者はディープフェイク検出に力を入れている。 これまでの研究では、ディープフェイク法をうまく一般化するために、局所的な低レベルな手がかりと時間的情報の重要性が示されているが、後処理に対する堅牢性の問題に苦しめられている。 本稿では,局所的・時間的対応型トランスフォーマティブに基づくdeepfake detection(lttd)フレームワークを提案する。 具体的には,低レベルの情報を浅い3dフィルタの層で階層的に拡張する制限された空間領域のシーケンスの時間的一貫性をモデル化するローカルシーケンストランスフォーマ(lst)を提案する。 局所的な時間的埋め込みに基づいて、大域的な対照的な方法で最終分類を行う。 一般的なデータセットに関する広範囲な実験によって、我々のアプローチが、ローカルな偽造の手がかりを効果的に見つけ出し、最先端のパフォーマンスを達成することを検証しています。

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