論文の概要: Detecting Facial Image Manipulations with Multi-Layer CNN Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06643v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 16:37:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:57:28.338596
• Title: Detecting Facial Image Manipulations with Multi-Layer CNN Models
• Title（参考訳）: 多層CNNモデルによる顔画像操作の検出
• Authors: Alejandro Marco Montejano, Angela Sanchez Perez, Javier Barrachina, David Ortiz-Perez, Manuel Benavent-Lledo, Jose Garcia-Rodriguez,
• Abstract要約: 本研究では,操作された画像の検出に適した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を開発し,評価する。 正規化と最適化技術は、特徴抽出と性能を改善するために体系的に取り入れられた。 提案したモデルは、操作された画像と本物の画像とを区別し、従来のアプローチを上回る精度で最大76%の精度を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.69303106863453
• License:
• Abstract: The rapid evolution of digital image manipulation techniques poses significant challenges for content verification, with models such as stable diffusion and mid-journey producing highly realistic, yet synthetic, images that can deceive human perception. This research develops and evaluates convolutional neural networks (CNNs) specifically tailored for the detection of these manipulated images. The study implements a comparative analysis of three progressively complex CNN architectures, assessing their ability to classify and localize manipulations across various facial image modifications. Regularization and optimization techniques were systematically incorporated to improve feature extraction and performance. The results indicate that the proposed models achieve an accuracy of up to 76\% in distinguishing manipulated images from genuine ones, surpassing traditional approaches. This research not only highlights the potential of CNNs in enhancing the robustness of digital media verification tools, but also provides insights into effective architectural adaptations and training strategies for low-computation environments. Future work will build on these findings by extending the architectures to handle more diverse manipulation techniques and integrating multi-modal data for improved detection capabilities.
• Abstract（参考訳）: デジタル画像操作技術の急速な進化は、コンテンツの検証に重大な課題をもたらし、安定な拡散やミッドジャーニーのようなモデルが、人間の知覚を欺く非常に現実的で合成的なイメージを生み出している。 本研究は、これらの操作された画像の検出に適した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を開発し、評価する。 この研究は、3つの段階的に複雑なCNNアーキテクチャの比較分析を実施し、さまざまな顔画像修正の操作を分類し、ローカライズする能力を評価した。 正規化と最適化技術は、特徴抽出と性能を改善するために体系的に取り入れられた。 その結果,従来の手法を超越した実画像と実画像の区別において,提案モデルが最大66%の精度を達成できることが示唆された。 本研究は,デジタルメディア検証ツールの堅牢性向上におけるCNNの可能性を浮き彫りにしただけでなく,効率的なアーキテクチャ適応と低計算環境のトレーニング戦略に関する洞察も提供する。 今後は、より多様な操作技術を扱うためにアーキテクチャを拡張し、検出機能を改善するためにマルチモーダルデータを統合することで、これらの知見に基づいて作業を行う予定である。

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