Fugu-MT 論文翻訳(概要): Face Forgery Detection Based on Facial Region Displacement Trajectory Series

論文の概要: Face Forgery Detection Based on Facial Region Displacement Trajectory Series

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03678v1
Date: Wed, 7 Dec 2022 14:47:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-08 15:02:53.619222
Title: Face Forgery Detection Based on Facial Region Displacement Trajectory Series
Title（参考訳）: 顔領域変位軌跡系列に基づく顔偽造検出
Authors: YuYang Sun, ZhiYong Zhang, Isao Echizen, Huy H.Nguyen, ChangZhen Qiu and Lu Sun
Abstract要約: 本研究では,顔領域変位の軌跡に基づく操作映像の検出手法を開発した。この情報を用いて、操作されたビデオの軌跡列に多次元のアーティファクトを露呈するネットワークを構築した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.338298543908339
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep-learning-based technologies such as deepfakes ones have been attracting widespread attention in both society and academia, particularly ones used to synthesize forged face images. These automatic and professional-skill-free face manipulation technologies can be used to replace the face in an original image or video with any target object while maintaining the expression and demeanor. Since human faces are closely related to identity characteristics, maliciously disseminated identity manipulated videos could trigger a crisis of public trust in the media and could even have serious political, social, and legal implications. To effectively detect manipulated videos, we focus on the position offset in the face blending process, resulting from the forced affine transformation of the normalized forged face. We introduce a method for detecting manipulated videos that is based on the trajectory of the facial region displacement. Specifically, we develop a virtual-anchor-based method for extracting the facial trajectory, which can robustly represent displacement information. This information was used to construct a network for exposing multidimensional artifacts in the trajectory sequences of manipulated videos that is based on dual-stream spatial-temporal graph attention and a gated recurrent unit backbone. Testing of our method on various manipulation datasets demonstrated that its accuracy and generalization ability is competitive with that of the leading detection methods.
Abstract（参考訳）: deepfakes oneのようなディープラーニングベースの技術は、社会とアカデミア、特に鍛造顔画像の合成に使われるものの両方で広く注目を集めている。これらの自動およびプロのスキルフリーな顔操作技術は、表情とデメネータを維持しながら、元の画像またはビデオの顔を任意のターゲットオブジェクトに置き換えることができる。人間の顔はアイデンティティの特徴と密接に関連しているため、悪質に拡散されたアイデンティティ操作されたビデオは、メディアに対する公衆の信頼の危機を招き、深刻な政治的、社会的、法的影響をもたらす可能性がある。操作された映像を効果的に検出するために,顔ブレンディングプロセスにおける位置オフセットに着目し,正規化顔の強制アフィン変換を行った。本稿では,顔領域変位の軌跡に基づく操作映像の検出手法を提案する。具体的には,変位情報をロバストに表現できる仮想アンカーを用いた顔の軌跡抽出手法を開発した。この情報は、二重ストリーム空間-時間グラフの注意とゲートリカレント単位バックボーンに基づく操作ビデオの軌跡列において、多次元アーティファクトを露出するネットワークを構築するために用いられた。本手法を様々な操作データセットで検証したところ,その精度と一般化能力は先行検出法と競合することがわかった。

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