論文の概要: MVFNet: Multipurpose Video Forensics Network using Multiple Forms of Forensic Evidence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20991v1
- Date: Wed, 26 Mar 2025 21:11:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-28 12:52:53.719054
- Title: MVFNet: Multipurpose Video Forensics Network using Multiple Forms of Forensic Evidence
- Title（参考訳）: MVFNet:複数形態の法定証拠を用いた多目的ビデオフォレスシクスネットワーク
- Authors: Tai D. Nguyen, Matthew C. Stamm,
- Abstract要約: MVFNetは、インペイント、ディープフェイク、スプライシング、編集など、さまざまな種類の操作を検出できる多目的ビデオ法医学ネットワークである。
我々のネットワークは、ファルシファイドビデオの空間的・時間的異常を捉えた、幅広い法医学的特徴を抽出し、共同で分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.179652505898332
- License:
- Abstract: While videos can be falsified in many different ways, most existing forensic networks are specialized to detect only a single manipulation type (e.g. deepfake, inpainting). This poses a significant issue as the manipulation used to falsify a video is not known a priori. To address this problem, we propose MVFNet - a multipurpose video forensics network capable of detecting multiple types of manipulations including inpainting, deepfakes, splicing, and editing. Our network does this by extracting and jointly analyzing a broad set of forensic feature modalities that capture both spatial and temporal anomalies in falsified videos. To reliably detect and localize fake content of all shapes and sizes, our network employs a novel Multi-Scale Hierarchical Transformer module to identify forensic inconsistencies across multiple spatial scales. Experimental results show that our network obtains state-of-the-art performance in general scenarios where multiple different manipulations are possible, and rivals specialized detectors in targeted scenarios.
- Abstract（参考訳）: ビデオは様々な方法で偽造されるが、既存の法医学的ネットワークの多くは、単一の操作タイプ(ディープフェイク、インペイントなど)のみを検出するために特化されている。
これは、ビデオを偽造するために使用される操作がプリオリを知らないため、重大な問題を引き起こす。
この問題に対処するために,インペイント,ディープフェイク,スプライシング,編集など,複数種類の操作を検出可能な多目的ビデオフォサイシクスネットワークであるMVFNetを提案する。
我々のネットワークは、ファルシファイドビデオの空間的・時間的異常を捉えた、幅広い法医学的特徴を抽出し、共同で分析する。
ネットワークは,すべての形状や大きさの偽コンテンツを確実に検出・ローカライズするために,複数の空間スケールにまたがる法医学的不整合を識別するために,新しいマルチスケール階層トランスフォーマモジュールを採用している。
実験により,複数の異なる操作が可能となる一般的なシナリオにおいて,ネットワークが最先端の性能を得ることを示すとともに,対象シナリオにおける特殊検出器と競合することを示す。
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