論文の概要: Exploring Depth Information for Detecting Manipulated Face Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18572v1
- Date: Wed, 27 Nov 2024 18:16:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-28 15:26:18.262087
- Title: Exploring Depth Information for Detecting Manipulated Face Videos
- Title（参考訳）: マニピュレーションされた顔画像検出のための深度情報探索
- Authors: Haoyue Wang, Sheng Li, Ji He, Zhenxing Qian, Xinpeng Zhang, Shaolin Fan,
- Abstract要約: 顔深度マップは、顔認識や顔検出などの他の分野で有効であることが示されている。
RGB顔画像からのパッチにより顔深度マップパッチを推定するための顔深度マップ変換器(FDMT)を提案する。
次に、推定された顔深度マップを、バックボーンの特徴と統合される補助情報とみなす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.36293334402051
- License:
- Abstract: Face manipulation detection has been receiving a lot of attention for the reliability and security of the face images/videos. Recent studies focus on using auxiliary information or prior knowledge to capture robust manipulation traces, which are shown to be promising. As one of the important face features, the face depth map, which has shown to be effective in other areas such as face recognition or face detection, is unfortunately paid little attention to in literature for face manipulation detection. In this paper, we explore the possibility of incorporating the face depth map as auxiliary information for robust face manipulation detection. To this end, we first propose a Face Depth Map Transformer (FDMT) to estimate the face depth map patch by patch from an RGB face image, which is able to capture the local depth anomaly created due to manipulation. The estimated face depth map is then considered as auxiliary information to be integrated with the backbone features using a Multi-head Depth Attention (MDA) mechanism that is newly designed. We also propose an RGB-Depth Inconsistency Attention (RDIA) module to effectively capture the inter-frame inconsistency for multi-frame input. Various experiments demonstrate the advantage of our proposed method for face manipulation detection.
- Abstract（参考訳）: 顔の操作検出は、顔画像/ビデオの信頼性とセキュリティに多くの注目を集めている。
近年の研究では、補助情報や事前知識を用いて、堅牢な操作トレースをキャプチャすることに焦点を当てており、これは有望であることが示されている。
重要な顔の特徴の1つとして、顔認識や顔検出などの他の分野で有効であることが示されている顔深度マップは、残念ながら、顔操作検出のための文献にはほとんど注目されていない。
本稿では,顔深度マップを頑健な顔操作検出のための補助情報として活用する可能性について検討する。
そこで我々はまず,RGB顔画像からのパッチにより顔深度マップパッチを推定するFDMT(Face Depth Map Transformer)を提案する。
次に、推定顔深度マップを、新たに設計されたMDA(Multi-head Depth Attention)機構を用いて、バックボーンの特徴と統合するための補助情報とみなす。
また,RGB-Depth Inconsistency Attention (RDIA)モジュールを提案する。
種々の実験により,顔の操作検出における提案手法の利点が示された。
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