論文の概要: Exploiting Facial Relationships and Feature Aggregation for Multi-Face Forgery Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04845v1
• Date: Sat, 7 Oct 2023 15:09:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 15:07:29.317240
• Title: Exploiting Facial Relationships and Feature Aggregation for Multi-Face Forgery Detection
• Title（参考訳）: 多面偽造検出における顔関係と特徴集約の活用
• Authors: Chenhao Lin, Fangbin Yi, Hang Wang, Qian Li, Deng Jingyi, Chao Shen
• Abstract要約: 既存の方法は、主に単面操作検出に集中しており、より複雑で現実的な多面フォージェリーの領域は、比較的探索されていないままである。 本稿では,多面フォージェリ検出に適した新しいフレームワークを提案し,現状の研究において重要なギャップを埋めている。 提案手法が多面フォージェリ検出シナリオにおける最先端性能を実現することを示すために,2つの公開多面フォージェリデータセットを用いた実験結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.976412231332798
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face forgery techniques have emerged as a forefront concern, and numerous detection approaches have been proposed to address this challenge. However, existing methods predominantly concentrate on single-face manipulation detection, leaving the more intricate and realistic realm of multi-face forgeries relatively unexplored. This paper proposes a novel framework explicitly tailored for multi-face forgery detection,filling a critical gap in the current research. The framework mainly involves two modules:(i) a facial relationships learning module, which generates distinguishable local features for each face within images,(ii) a global feature aggregation module that leverages the mutual constraints between global and local information to enhance forgery detection accuracy.Our experimental results on two publicly available multi-face forgery datasets demonstrate that the proposed approach achieves state-of-the-art performance in multi-face forgery detection scenarios.
• Abstract（参考訳）: 顔偽造技術が最前線に現れており、この問題に対処するための多くの検出手法が提案されている。 しかし、既存の手法は主に単面操作検出に集中しており、より複雑で現実的な多面偽造の領域は比較的未開拓である。 本稿では,多面偽造検出のために明示的に調整された新しい枠組みを提案する。 フレームワークは主に2つのモジュールを含む。 (i)画像内の各顔に対して識別可能な局所特徴を生成する顔関係学習モジュール (ii)グローバル情報とローカル情報の相互制約を利用して偽造検出精度を高めるグローバル機能集約モジュール。公表された2つの多面偽造データセットにおける実験結果から,複数面偽造検出シナリオにおいて,提案手法が最先端の性能を達成できることが示されている。

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