論文の概要: Delocate: Detection and Localization for Deepfake Videos with Randomly-Located Tampered Traces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13516v4
- Date: Sun, 5 May 2024 12:05:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-07 23:55:35.873009
- Title: Delocate: Detection and Localization for Deepfake Videos with Randomly-Located Tampered Traces
- Title（参考訳）: Delocate: ランダムに位置決めされたトレーパー付きディープフェイクビデオの検出と位置決め
- Authors: Juan Hu, Xin Liao, Difei Gao, Satoshi Tsutsui, Qian Wang, Zheng Qin, Mike Zheng Shou,
- Abstract要約: Delocateは、未知のドメインのDeepfakeビデオの認識とローカライズが可能な、新しいDeepfake検出モデルである。
広範に使用されている4つのベンチマークデータセットに対する実験により、乱れ領域のローカライズに限らず、ドメイン間検出性能も向上することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.37448000992396
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deepfake videos are becoming increasingly realistic, showing few tampering traces on facial areasthat vary between frames. Consequently, existing Deepfake detection methods struggle to detect unknown domain Deepfake videos while accurately locating the tampered region. To address thislimitation, we propose Delocate, a novel Deepfake detection model that can both recognize andlocalize unknown domain Deepfake videos. Ourmethod consists of two stages named recoveringand localization. In the recovering stage, the modelrandomly masks regions of interest (ROIs) and reconstructs real faces without tampering traces, leading to a relatively good recovery effect for realfaces and a poor recovery effect for fake faces. Inthe localization stage, the output of the recoveryphase and the forgery ground truth mask serve assupervision to guide the forgery localization process. This process strategically emphasizes the recovery phase of fake faces with poor recovery, facilitating the localization of tampered regions. Ourextensive experiments on four widely used benchmark datasets demonstrate that Delocate not onlyexcels in localizing tampered areas but also enhances cross-domain detection performance.
- Abstract（参考訳）: ディープフェイクビデオはますます現実的になりつつあり、フレームごとに異なる顔領域の痕跡がほとんど見当たらない。
その結果、既存のDeepfake検出手法では、未知のドメインのDeepfakeビデオを検出するのに苦労し、改ざんされた領域を正確に特定する。
そこで本研究では,未知のドメインのDeepfakeビデオの認識とローカライズが可能なDelocateという,新しいDeepfake検出モデルを提案する。
OurmethodはRecovering and Localizationという2つのステージから構成される。
回復段階において、モデルランダムは興味のある領域(ROI)を隠蔽し、痕跡を改ざんすることなく実際の顔を再構築する。
ローカライゼーション段階において、リカバリフェーズの出力とフォージェリーグラウンドの真理マスクは、フォージェリーローカライゼーションプロセスの導出を補助する。
このプロセスは、偽の顔の回復段階と回復不良を戦略的に強調し、改ざんされた領域の局所化を容易にする。
広範に使用されている4つのベンチマークデータセットの大規模な実験により、乱れ領域のローカライズに限らず、クロスドメイン検出性能も向上することが示された。
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