論文の概要: Exposing the Deception: Uncovering More Forgery Clues for Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01786v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 07:28:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 19:46:14.104931
• Title: Exposing the Deception: Uncovering More Forgery Clues for Deepfake Detection
• Title（参考訳）: 嘘の露呈:ディープフェイク検出のための偽造品の発見
• Authors: Zhongjie Ba, Qingyu Liu, Zhenguang Liu, Shuang Wu, Feng Lin, Li Lu, Kui Ren
• Abstract要約: 現在のディープフェイク検出アプローチは、一箇所または数箇所の偽の手がかりにのみ焦点を絞って、オーバーフィッティングの罠に陥る可能性がある。 本稿では,複数の重複しない局所表現を抽出し,それらをグローバルな意味豊かな特徴に融合することにより,より広範な偽の手がかりを捉える新しい枠組みを提案する。 提案手法は,5つのベンチマークデータセット上での最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.92399832886853
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deepfake technology has given rise to a spectrum of novel and compelling applications. Unfortunately, the widespread proliferation of high-fidelity fake videos has led to pervasive confusion and deception, shattering our faith that seeing is believing. One aspect that has been overlooked so far is that current deepfake detection approaches may easily fall into the trap of overfitting, focusing only on forgery clues within one or a few local regions. Moreover, existing works heavily rely on neural networks to extract forgery features, lacking theoretical constraints guaranteeing that sufficient forgery clues are extracted and superfluous features are eliminated. These deficiencies culminate in unsatisfactory accuracy and limited generalizability in real-life scenarios. In this paper, we try to tackle these challenges through three designs: (1) We present a novel framework to capture broader forgery clues by extracting multiple non-overlapping local representations and fusing them into a global semantic-rich feature. (2) Based on the information bottleneck theory, we derive Local Information Loss to guarantee the orthogonality of local representations while preserving comprehensive task-relevant information. (3) Further, to fuse the local representations and remove task-irrelevant information, we arrive at a Global Information Loss through the theoretical analysis of mutual information. Empirically, our method achieves state-of-the-art performance on five benchmark datasets.Our code is available at \url{https://github.com/QingyuLiu/Exposing-the-Deception}, hoping to inspire researchers.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイク技術は、斬新で魅力的な応用分野を生み出している。 残念なことに、高忠実度フェイクビデオの普及は、広範に混乱と騙しを引き起こし、見ていることが信じているという私たちの信念を揺さぶる。 これまで見過ごされていた側面は、現在のディープフェイク検出アプローチが、オーバーフィッティングの罠に陥りやすいことであり、1つか数つのローカル領域内の偽造手がかりのみに焦点を当てている。 さらに、既存の研究は、偽の特徴を抽出するためにニューラルネットワークに大きく依存しており、十分な偽の手がかりが抽出され、過剰な特徴が排除されるという理論的な制約が欠如している。 これらの欠陥は現実のシナリオにおいて不満足な精度と限定的な一般化性をもたらす。 本稿では,(1)複数の重複しない局所表現を抽出し,それらをグローバルな意味豊かな特徴へと融合させることにより,より広範な偽の手がかりを捉える新しい枠組みを提案する。 2)情報ボトルネック理論に基づき,包括的タスク関連情報を維持しつつ,局所表現の直交性を保証するために局所情報損失を導出する。 (3) 局所的な表現を融合させ,タスク非関連情報を除去するためには,相互情報の理論的解析を通じてグローバル情報損失に到達する。 実験的な方法では、5つのベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを実現しています。私たちのコードは、研究者に刺激を与えるために、 \url{https://github.com/QingyuLiu/Exposing-the-Deception}で利用可能です。

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