論文の概要: IDRetracor: Towards Visual Forensics Against Malicious Face Swapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06635v1
• Date: Tue, 13 Aug 2024 04:53:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 18:36:27.426774
• Title: IDRetracor: Towards Visual Forensics Against Malicious Face Swapping
• Title（参考訳）: IDRetracor: 悪意ある顔スワッピングに対する視覚的法医学を目指す
• Authors: Jikang Cheng, Jiaxin Ai, Zhen Han, Chao Liang, Qin Zou, Zhongyuan Wang, Qian Wang,
• Abstract要約: ディープフェイク法に基づく顔交換技術は、個人認証のセキュリティに重大な社会的リスクをもたらす。 本稿では,対象の顔と偽の顔とを逆マッピングにより追跡する,顔追跡という新しいタスクを提案する。 我々は,IDRetracorが定量的,定性的両面から有望なリトラシング性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.804429527783395
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The face swapping technique based on deepfake methods poses significant social risks to personal identity security. While numerous deepfake detection methods have been proposed as countermeasures against malicious face swapping, they can only output binary labels (Fake/Real) for distinguishing fake content without reliable and traceable evidence. To achieve visual forensics and target face attribution, we propose a novel task named face retracing, which considers retracing the original target face from the given fake one via inverse mapping. Toward this goal, we propose an IDRetracor that can retrace arbitrary original target identities from fake faces generated by multiple face swapping methods. Specifically, we first adopt a mapping resolver to perceive the possible solution space of the original target face for the inverse mappings. Then, we propose mapping-aware convolutions to retrace the original target face from the fake one. Such convolutions contain multiple kernels that can be combined under the control of the mapping resolver to tackle different face swapping mappings dynamically. Extensive experiments demonstrate that the IDRetracor exhibits promising retracing performance from both quantitative and qualitative perspectives.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイク法に基づく顔交換技術は、個人アイデンティティのセキュリティに重大な社会的リスクをもたらす。 悪意のある顔交換に対する対策として多くのディープフェイク検出法が提案されているが、信頼性とトレーサブルな証拠のない偽コンテンツを識別するためのバイナリラベル(フェイク/リアル)を出力できる。 視覚法医学と対象顔帰属を両立させるために,対象顔と対象顔との逆マッピングを考慮に入れた,顔の追跡という新しいタスクを提案する。 そこで本研究では,複数の顔スワップ法により生成された偽の顔から,任意のターゲットIDを追跡可能なIDRetracorを提案する。 具体的には、まず、逆写像に対する元のターゲット面の解空間を知覚するために、マッピングレゾルバを採用する。 そこで,本研究では,対象の顔と偽の顔とを追尾するために,マッピング対応の畳み込みを提案する。 このような畳み込みは、マッピングレゾルバの制御下で結合可能な複数のカーネルを含み、動的に異なる顔スワッピングマッピングに取り組む。 大規模な実験により、IDRetracorは定量的および定性的な観点から、有望な追跡性能を示すことが示された。

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