論文の概要: Detecting Inpainted Video with Frequency Domain Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13976v2
• Date: Sun, 22 Dec 2024 14:03:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:54:23.016975
• Title: Detecting Inpainted Video with Frequency Domain Insights
• Title（参考訳）: 周波数領域洞察による塗装映像の検出
• Authors: Quanhui Tang, Jingtao Cao,
• Abstract要約: 本稿では、検出精度を大幅に向上させる周波数領域洞察ネットワーク(FDIN)を提案する。 公開データセットに対する以前の評価は、FDINが最先端のパフォーマンスを達成することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Video inpainting enables seamless content removal and replacement within frames, posing ethical and legal risks when misused. To mitigate these risks, detecting manipulated regions in inpainted videos is critical. Previous detection methods often focus solely on the characteristics derived from spatial and temporal dimensions, which limits their effectiveness by overlooking the unique frequency characteristics of different inpainting algorithms. In this paper, we propose the Frequency Domain Insights Network (FDIN), which significantly enhances detection accuracy by incorporating insights from the frequency domain. Our network features an Adaptive Band Selective Response module to discern frequency characteristics specific to various inpainting techniques and a Fast Fourier Convolution-based Attention module for identifying periodic artifacts in inpainted regions. Utilizing 3D ResBlocks for spatiotemporal analysis, FDIN progressively refines detection precision from broad assessments to detailed localization. Experimental evaluations on public datasets demonstrate that FDIN achieves state-of-the-art performance, setting a new benchmark in video inpainting detection.
• Abstract（参考訳）: ビデオの塗り絵は、フレーム内のシームレスなコンテンツ削除と置換を可能にし、誤用された場合に倫理的および法的リスクを生じさせる。 これらのリスクを軽減するために、塗布されたビデオの操作された領域を検出することが重要である。 従来の検出方法は、空間的および時間的次元から派生した特性にのみ焦点をあてることが多く、異なる塗装アルゴリズムのユニークな周波数特性を見渡すことで、その効果を制限している。 本稿では、周波数領域からの洞察を取り入れて検出精度を大幅に向上する周波数領域インサイトネットワーク(FDIN)を提案する。 我々のネットワークは、様々な塗装技術に特有の周波数特性を識別するための適応帯域選択応答モジュールと、塗装領域の周期的アーティファクトを特定するための高速フーリエ畳み込みに基づくアテンションモジュールを備えている。 時空間解析に3D ResBlocksを用いることで、FDINは広範囲な評価から詳細なローカライゼーションまで、検出精度を段階的に改善する。 公開データセットに対する実験的評価は、FDINが最先端のパフォーマンスを達成し、ビデオインペイント検出に新たなベンチマークを設定することを示す。

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