論文の概要: ForensicsForest Family: A Series of Multi-scale Hierarchical Cascade
Forests for Detecting GAN-generated Faces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00964v1
- Date: Wed, 2 Aug 2023 06:41:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-03 13:51:21.073302
- Title: ForensicsForest Family: A Series of Multi-scale Hierarchical Cascade
Forests for Detecting GAN-generated Faces
- Title（参考訳）: forensicsforest family:gan生成顔検出のための多層階層林のシリーズ
- Authors: Jiucui Lu, Yuezun Li, Jiaran Zhou, Bin Li, Junyu Dong, Siwei Lyu
- Abstract要約: 我々は,GAN生成顔を検出するために,EmforensicsForest Familyと呼ばれる簡易かつ効果的な森林法について述べる。
ForenscisForestは、新しく提案された多層階層のカスケード林である。
Hybrid ForensicsForestはCNNレイヤをモデルに統合する。
Divide-and-Conquer ForensicsForestは、トレーニングサンプリングの一部のみを使用して、森林モデルを構築することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.1940609104092
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The prominent progress in generative models has significantly improved the
reality of generated faces, bringing serious concerns to society. Since recent
GAN-generated faces are in high realism, the forgery traces have become more
imperceptible, increasing the forensics challenge. To combat GAN-generated
faces, many countermeasures based on Convolutional Neural Networks (CNNs) have
been spawned due to their strong learning ability. In this paper, we rethink
this problem and explore a new approach based on forest models instead of CNNs.
Specifically, we describe a simple and effective forest-based method set called
{\em ForensicsForest Family} to detect GAN-generate faces. The proposed
ForensicsForest family is composed of three variants, which are {\em
ForensicsForest}, {\em Hybrid ForensicsForest} and {\em Divide-and-Conquer
ForensicsForest} respectively. ForenscisForest is a newly proposed Multi-scale
Hierarchical Cascade Forest, which takes semantic, frequency and biology
features as input, hierarchically cascades different levels of features for
authenticity prediction, and then employs a multi-scale ensemble scheme that
can comprehensively consider different levels of information to improve the
performance further. Based on ForensicsForest, we develop Hybrid
ForensicsForest, an extended version that integrates the CNN layers into
models, to further refine the effectiveness of augmented features. Moreover, to
reduce the memory cost in training, we propose Divide-and-Conquer
ForensicsForest, which can construct a forest model using only a portion of
training samplings. In the training stage, we train several candidate forest
models using the subsets of training samples. Then a ForensicsForest is
assembled by picking the suitable components from these candidate forest
models...
- Abstract（参考訳）: 生成モデルの顕著な進歩は、生成した顔の現実を著しく改善し、社会に深刻な懸念をもたらした。
最近のganが生成した顔は高リアリズムのため、偽造の痕跡はより知覚しにくくなり、法医学的な課題が増大している。
GAN生成した顔と戦うために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく多くの対策が生み出されている。
本稿では,この問題を再考し,CNNの代わりに森林モデルに基づく新たなアプローチを提案する。
具体的には、GAN生成顔を検出するための簡易で効果的な森林ベース手法である {\em ForensicsForest Family について述べる。
提案されたForensicsForestファミリーは、それぞれ {\em ForensicsForest} と {\em Hybrid ForensicsForest} と {\em Divide- and-Conquer ForensicsForest} の3つの変種で構成されている。
ForenscisForestは新たに提案されたマルチスケール階層型カスケードフォレストであり、セマンティック、周波数、生物学の特徴を入力とし、階層的なカスケードは認証予測のための異なるレベルの特徴を識別し、さらにパフォーマンスを向上させるために様々なレベルの情報を包括的に検討できるマルチスケールアンサンブルスキームを採用している。
本研究では,cnn層をモデルに統合し,拡張機能の有効性をさらに高めるための拡張版であるハイブリッドサーフォレストフォレストを開発した。
さらに,学習におけるメモリコストを低減するため,訓練サンプルの一部のみを用いて森林モデルを構築することができる分割・比較調査林を提案する。
トレーニング段階では、トレーニングサンプルのサブセットを用いて、いくつかの候補森林モデルを訓練する。
次にForensicsForestは、これらの候補となる森林モデルから適切なコンポーネントを選択することで組み立てられる。
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