論文の概要: Generalized Deepfakes Detection with Reconstructed-Blended Images and
Multi-scale Feature Reconstruction Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08020v1
- Date: Wed, 13 Dec 2023 09:49:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-14 15:59:54.980373
- Title: Generalized Deepfakes Detection with Reconstructed-Blended Images and
Multi-scale Feature Reconstruction Network
- Title（参考訳）: 再構成画像とマルチスケール特徴再構成ネットワークを用いた一般化ディープフェイク検出
- Authors: Yuyang Sun, Huy H. Nguyen, Chun-Shien Lu, ZhiYong Zhang, Lu Sun and
Isao Echizen
- Abstract要約: 未確認データセットに対する堅牢な適用性を有するブレンドベース検出手法を提案する。
実験により、この手法により、未知のデータ上でのクロスマニピュレーション検出とクロスデータセット検出の両方のパフォーマンスが向上することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.749857283918157
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The growing diversity of digital face manipulation techniques has led to an
urgent need for a universal and robust detection technology to mitigate the
risks posed by malicious forgeries. We present a blended-based detection
approach that has robust applicability to unseen datasets. It combines a method
for generating synthetic training samples, i.e., reconstructed blended images,
that incorporate potential deepfake generator artifacts and a detection model,
a multi-scale feature reconstruction network, for capturing the generic
boundary artifacts and noise distribution anomalies brought about by digital
face manipulations. Experiments demonstrated that this approach results in
better performance in both cross-manipulation detection and cross-dataset
detection on unseen data.
- Abstract（参考訳）: デジタル顔操作技術の多様化により、悪質な偽造によるリスクを軽減するために、普遍的で堅牢な検出技術が緊急に求められている。
未確認データセットに対する堅牢な適用性を有するブレンデッドベース検出手法を提案する。
デジタルフェース操作によって引き起こされる一般的な境界アーチファクトとノイズ分布異常を捕捉する潜在的なディープフェイク生成物とマルチスケール特徴再構成ネットワークを組み込んだ、再構成されたブレンド画像の合成トレーニングサンプルを生成する方法を組み合わせる。
実験により、この手法により、未知のデータ上でのクロスマニピュレーション検出とクロスデータセット検出の両方のパフォーマンスが向上することが示された。
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