論文の概要: Self-Supervised Graph Transformer for Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15019v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 17:22:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 13:42:38.113714
• Title: Self-Supervised Graph Transformer for Deepfake Detection
• Title（参考訳）: ディープフェイク検出のための自己監督グラフ変換器
• Authors: Aminollah Khormali, and Jiann-Shiun Yuan
• Abstract要約: ディープフェイク検出手法は、与えられたデータセット内の偽造を認識できる有望な結果を示している。 ディープフェイク検出システムは、一般的な検出性能を保証するために、偽造タイプ、外観、品質に欠かせないままでいなければならない。 本研究では、自己教師付き事前学習モデルを利用して、例外的な一般化能力を実現するディープフェイク検出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）: 1.8133635752982105
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deepfake detection methods have shown promising results in recognizing forgeries within a given dataset, where training and testing take place on the in-distribution dataset. However, their performance deteriorates significantly when presented with unseen samples. As a result, a reliable deepfake detection system must remain impartial to forgery types, appearance, and quality for guaranteed generalizable detection performance. Despite various attempts to enhance cross-dataset generalization, the problem remains challenging, particularly when testing against common post-processing perturbations, such as video compression or blur. Hence, this study introduces a deepfake detection framework, leveraging a self-supervised pre-training model that delivers exceptional generalization ability, withstanding common corruptions and enabling feature explainability. The framework comprises three key components: a feature extractor based on vision Transformer architecture that is pre-trained via self-supervised contrastive learning methodology, a graph convolution network coupled with a Transformer discriminator, and a graph Transformer relevancy map that provides a better understanding of manipulated regions and further explains the model's decision. To assess the effectiveness of the proposed framework, several challenging experiments are conducted, including in-data distribution performance, cross-dataset, cross-manipulation generalization, and robustness against common post-production perturbations. The results achieved demonstrate the remarkable effectiveness of the proposed deepfake detection framework, surpassing the current state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイク検出手法は、特定のデータセット内の偽造を認識できる有望な結果を示しており、トレーニングとテストは、インディストリビューションデータセット上で行われる。 しかし、その性能は見当たらないサンプルを提示すると著しく低下する。 その結果、信頼性の高いディープフェイク検出システムは、一般的な検出性能を保証するために、偽造タイプ、外観、品質に不公平でなければならない。 クロスデータセットの一般化を強化する様々な試みにもかかわらず、特にビデオ圧縮やぼやけなどの一般的な後処理の摂動に対してテストする場合、この問題は依然として困難である。 そこで本研究では, 共通汚職に耐えつつ, 特徴説明可能性を実現する, 自己指導型事前学習モデルを活用したディープフェイク検出フレームワークを提案する。 このフレームワークは、自己指導型コントラスト学習手法を介して事前訓練された視覚的トランスフォーマーアーキテクチャに基づく特徴抽出器と、トランスフォーマー識別器と結合されたグラフ畳み込みネットワークと、操作された領域をよりよく理解し、モデルの決定を説明するグラフトランスフォーマー関連マップの3つの主要なコンポーネントから構成される。 提案手法の有効性を評価するため,データ分散性能,クロスデータセット,クロスマニピュレーション一般化,一般的なポストプロダクション摂動に対する堅牢性など,いくつかの挑戦的な実験を行った。 その結果,現在の最先端手法を超越したディープフェイク検出フレームワークの有効性が実証された。

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