論文の概要: LightFFDNets: Lightweight Convolutional Neural Networks for Rapid Facial Forgery Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11826v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 18:44:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:35:15.232013
• Title: LightFFDNets: Lightweight Convolutional Neural Networks for Rapid Facial Forgery Detection
• Title（参考訳）: LightFFDNets: 迅速な顔偽造検出のための軽量畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Günel Jabbarlı, Murat Kurt,
• Abstract要約: 本研究では,Fake-Vs-Real-Faces [10]と140k Real and Fake Faces [61]データセットを用いた画像処理による偽造検出に焦点を当てた。 これらの画像を用いて偽造検出を行うために,2つの軽量ディープラーニングモデルを提案する。 提案した軽量ディープラーニングモデルは,顔画像の偽造を正確に,かつ効率的に検出できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Accurate and fast recognition of forgeries is an issue of great importance in the fields of artificial intelligence, image processing and object detection. Recognition of forgeries of facial imagery is the process of classifying and defining the faces in it by analyzing real-world facial images. This process is usually accomplished by extracting features from an image, using classifier algorithms, and correctly interpreting the results. Recognizing forgeries of facial imagery correctly can encounter many different challenges. For example, factors such as changing lighting conditions, viewing faces from different angles can affect recognition performance, and background complexity and perspective changes in facial images can make accurate recognition difficult. Despite these difficulties, significant progress has been made in the field of forgery detection. Deep learning algorithms, especially Convolutional Neural Networks (CNNs), have significantly improved forgery detection performance. This study focuses on image processing-based forgery detection using Fake-Vs-Real-Faces (Hard) [10] and 140k Real and Fake Faces [61] data sets. Both data sets consist of two classes containing real and fake facial images. In our study, two lightweight deep learning models are proposed to conduct forgery detection using these images. Additionally, 8 different pretrained CNN architectures were tested on both data sets and the results were compared with newly developed lightweight CNN models. It's shown that the proposed lightweight deep learning models have minimum number of layers. It's also shown that the proposed lightweight deep learning models detect forgeries of facial imagery accurately, and computationally efficiently. Although the data set consists only of face images, the developed models can also be used in other two-class object recognition problems.
• Abstract（参考訳）: 偽造の正確かつ迅速な認識は、人工知能、画像処理、オブジェクト検出の分野において非常に重要な問題である。 顔画像の偽造認識は、現実世界の顔画像を分析してその中の顔の分類と定義を行う過程である。 このプロセスは通常、画像から特徴を抽出し、分類器アルゴリズムを使用して結果を正しく解釈することで達成される。 顔画像の偽造を正しく認識することは、多くの異なる課題に直面する可能性がある。 例えば、照明条件の変更、異なる角度からの顔の視認は認識性能に影響を与え、顔画像の背景の複雑さや視点の変化は、正確な認識を難しくする。 これらの困難にもかかわらず、偽造検出の分野では大きな進歩があった。 ディープラーニングアルゴリズム、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、偽造検出性能を大幅に改善した。 本研究では,Fake-Vs-Real-Faces [10]と140k Real and Fake Faces [61]データセットを用いた画像処理による偽造検出に焦点を当てた。 どちらのデータセットも、本物と偽の顔画像を含む2つのクラスで構成されている。 本研究では,これらの画像を用いた偽造検出を行うために,2つの軽量ディープラーニングモデルを提案する。 さらに、両方のデータセットで8種類の事前訓練済みCNNアーキテクチャをテストし、その結果を新たに開発された軽量CNNモデルと比較した。 提案された軽量ディープラーニングモデルには,最小限のレイヤ数があることが示されている。 また、提案した軽量ディープラーニングモデルにより、顔画像の偽造を正確に、かつ効率的に検出できることが示されている。 データセットは顔画像のみで構成されているが、他の2クラスオブジェクト認識問題にも応用できる。

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