論文の概要: Multi-spectral Class Center Network for Face Manipulation Detection and Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10794v3
- Date: Sat, 13 Jul 2024 14:29:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 05:18:31.749468
- Title: Multi-spectral Class Center Network for Face Manipulation Detection and Localization
- Title（参考訳）: 顔のマニピュレーション検出と位置検出のためのマルチスペクトルクラスセンターネットワーク
- Authors: Changtao Miao, Qi Chu, Zhentao Tan, Zhenchao Jin, Tao Gong, Wanyi Zhuang, Yue Wu, Bin Liu, Honggang Hu, Nenghai Yu,
- Abstract要約: 顔の操作検出と局所化のための新しいマルチスペクトル・クラス・センター・ネットワーク(MSCCNet)を提案する。
周波数帯域の異なる特徴に基づき、MSCCモジュールはマルチスペクトルクラスセンターを収集し、ピクセル対クラス関係を計算する。
多スペクトルクラスレベルの表現を適用することで、偽画像の操作された領域に敏感な視覚概念の意味情報を抑えることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.569170436393165
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As deepfake content proliferates online, advancing face manipulation forensics has become crucial. To combat this emerging threat, previous methods mainly focus on studying how to distinguish authentic and manipulated face images. Although impressive, image-level classification lacks explainability and is limited to specific application scenarios, spurring recent research on pixel-level prediction for face manipulation forensics. However, existing forgery localization methods suffer from exploring frequency-based forgery traces in the localization network. In this paper, we observe that multi-frequency spectrum information is effective for identifying tampered regions. To this end, a novel Multi-Spectral Class Center Network (MSCCNet) is proposed for face manipulation detection and localization. Specifically, we design a Multi-Spectral Class Center (MSCC) module to learn more generalizable and multi-frequency features. Based on the features of different frequency bands, the MSCC module collects multi-spectral class centers and computes pixel-to-class relations. Applying multi-spectral class-level representations suppresses the semantic information of the visual concepts which is insensitive to manipulated regions of forgery images. Furthermore, we propose a Multi-level Features Aggregation (MFA) module to employ more low-level forgery artifacts and structural textures. Meanwhile, we conduct a comprehensive localization benchmark based on pixel-level FF++ and Dolos datasets. Experimental results quantitatively and qualitatively demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed MSCCNet. We expect this work to inspire more studies on pixel-level face manipulation localization. The codes are available (https://github.com/miaoct/MSCCNet).
- Abstract（参考訳）: ディープフェイクコンテンツがオンラインに普及するにつれ、顔操作の法医学の進歩が重要になっている。
この新たな脅威に対処するため、従来の手法は主に、認証された顔画像と操作された顔画像の区別方法の研究に重点を置いていた。
印象的ではあるが、画像レベルの分類には説明性がなく、特定のアプリケーションシナリオに限定されており、顔操作の法医学における画素レベルの予測に関する最近の研究を刺激している。
しかし、既存のフォージェリーローカライゼーション手法は、ローカライゼーションネットワークにおける周波数ベースのフォージェリートレースの探索に悩まされている。
そこで本稿では,マルチ周波数スペクトル情報が,改ざん領域の同定に有効であることを示す。
この目的のために,顔の操作検出と局所化のために,MSCCNet(Multi-Spectral Class Center Network)を提案する。
具体的には,マルチスペクトルクラスセンター(MSCC)モジュールを設計し,より汎用的で多周波な特徴を学習する。
周波数帯域の異なる特徴に基づき、MSCCモジュールはマルチスペクトルクラスセンターを収集し、ピクセル対クラス関係を計算する。
多スペクトルクラスレベルの表現を適用することで、偽画像の操作された領域に敏感な視覚概念の意味情報を抑えることができる。
さらに,より低レベルの偽造品や構造テクスチャを利用するマルチレベル特徴集合(MFA)モジュールを提案する。
一方,画素レベルのFF++とDolosデータセットに基づく包括的ローカライゼーションベンチマークを実施している。
実験結果は,提案したMSCCNetの有効性と優位性を定量的に,質的に実証した。
この研究が、ピクセルレベルの顔操作のローカライゼーションの研究を刺激することを期待している。
コードはhttps://github.com/miaoct/MSCCNet)。
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