論文の概要: Hierarchical Forgery Classifier On Multi-modality Face Forgery Clues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14629v1
• Date: Fri, 30 Dec 2022 10:54:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 16:57:54.520243
• Title: Hierarchical Forgery Classifier On Multi-modality Face Forgery Clues
• Title（参考訳）: マルチモダリティフェース偽造手がかりを用いた階層的偽造分類器
• Authors: Decheng Liu, Zeyang Zheng, Chunlei Peng, Yukai Wang, Nannan Wang, Xinbo Gao
• Abstract要約: 我々は,HFC-MFFD (hierarchical Forgery for Multi-modality Face Forgery Detection) を提案する。 HFC-MFFDは、マルチモーダルシナリオにおけるフォージェリー認証を強化するために、堅牢なパッチベースのハイブリッド表現を学習する。 クラス不均衡問題を緩和し、さらに検出性能を高めるために、特定の階層的な顔偽造を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.76624469744198
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face forgery detection plays an important role in personal privacy and social security. With the development of adversarial generative models, high-quality forgery images become more and more indistinguishable from real to humans. Existing methods always regard as forgery detection task as the common binary or multi-label classification, and ignore exploring diverse multi-modality forgery image types, e.g. visible light spectrum and near-infrared scenarios. In this paper, we propose a novel Hierarchical Forgery Classifier for Multi-modality Face Forgery Detection (HFC-MFFD), which could effectively learn robust patches-based hybrid domain representation to enhance forgery authentication in multiple-modality scenarios. The local spatial hybrid domain feature module is designed to explore strong discriminative forgery clues both in the image and frequency domain in local distinct face regions. Furthermore, the specific hierarchical face forgery classifier is proposed to alleviate the class imbalance problem and further boost detection performance. Experimental results on representative multi-modality face forgery datasets demonstrate the superior performance of the proposed HFC-MFFD compared with state-of-the-art algorithms. The source code and models are publicly available at https://github.com/EdWhites/HFC-MFFD.
• Abstract（参考訳）: 顔の偽造検出は、個人のプライバシーと社会保障において重要な役割を果たす。 敵対的生成モデルの開発により、高品質な偽造画像は現実から人間への区別がますます困難になっている。 既存の方法は、常に偽造検出タスクを共通のバイナリまたはマルチラベルの分類と見なし、可視光スペクトルや近赤外線シナリオなど、多様な多モードの偽造画像の探索を無視する。 本稿では,マルチモダリティ・シナリオにおいて,ロバストなパッチベースのハイブリッドドメイン表現を効果的に学習し,偽造認証を強化するマルチモダリティ顔偽造検出(hfc-mffd)のための階層的偽造分類器を提案する。 局所空間ハイブリッドドメイン特徴モジュールは、局所的な顔領域における画像領域と周波数領域の両方において、強い識別的偽造手掛かりを探索するために設計されている。 さらに、クラス不均衡問題を緩和し、さらに検出性能を高めるために、特定の階層型顔偽造分類器を提案する。 代表的マルチモダリティフェースフォージェリーデータセットの実験結果は、最先端アルゴリズムと比較して提案するhfc-mffdの性能が優れていることを示している。 ソースコードとモデルはhttps://github.com/EdWhites/HFC-MFFDで公開されている。

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