論文の概要: Micro-Expression-Aware Avatar Fingerprinting via Inter-Frame Feature Differencing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.23247v1
• Date: Sat, 25 Apr 2026 10:57:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.225027
• Title: Micro-Expression-Aware Avatar Fingerprinting via Inter-Frame Feature Differencing
• Title（参考訳）: フレーム間特徴差法によるマイクロ圧縮アバターフィンガープリント
• Authors: Masoumeh Chapariniya, Jean-Marc Odobez, Volker Dellwo, Teodora Vuković,
• Abstract要約: アバターの指紋認証は、それが本物かどうかではなく、誰が合成トーキングヘッドビデオを駆動しているかを検証する。 既存の方法は、固定された、微分不可能なランドマーク抽出段階に依存している。 生ビデオフレームで動作するマイクロ圧縮対応バックボーン上に構築したプリプロセッシングフリーシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.334126578226318
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Avatar fingerprinting, i.e., verifying who drives a synthetic talking-head video rather than whether it is real, is a critical safeguard for authorized use of face-reenactment technology. Existing methods rely on a fixed, non-differentiable landmark extraction stage that prevents the fingerprinting model from being optimized end-to-end from raw pixels. We propose a preprocessing-free system built on a micro-expression-aware backbone operating on raw video frames, with inter-frame feature differencing as the core design principle: consecutive feature maps are subtracted in the learned deep feature space, so that temporally stable appearance dimensions contribute zero to the output while driver-specific motion dynamics are preserved. A controlled ablation on NVFAIR confirms that temporal motion accounts for the large majority of discriminative performance, and that raw appearance features actively degrade identity separation. Both the choice of backbone and the differencing principle are essential: differencing alone is insufficient when applied to a generic encoder, as appearance-dominated features collapse to near-identical representations across adjacent frames, while the micro-expression-aware F5C backbone retains measurable motion variation that the differencing operation can exploit. Without any external preprocessing, our model achieves an overall AUC of 0.877 on NVFAIR and matches or exceeds the landmark-based baseline on the majority of cross-generator pairs.
• Abstract（参考訳）: アバター・フィンガープリント(アバター・フィンガープリント)とは、顔の再現技術の使用を認証するための重要な安全策である。 既存の手法では、指紋認証モデルが生のピクセルからエンドツーエンドに最適化されるのを防ぐ、固定された、微分不可能なランドマーク抽出ステージに依存している。 生のビデオフレーム上で動作するマイクロ圧縮を意識したバックボーン上に構築されたプリプロセッシングフリーシステムにおいて、フレーム間の特徴を基本設計原理として、学習した深層特徴空間において連続的な特徴写像を減算し、ドライバー固有の運動力学を保存しながら、時間的に安定した外観寸法が出力にゼロとなるようにした。 NVFAIRの制御されたアブレーションは、時間的動きが差別的パフォーマンスの大部分を占め、生の外観の特徴がアイデンティティ分離を積極的に劣化させることを確認する。 バックボーンの選択と相違原理の両方が不可欠である: 一般的なエンコーダに適用する場合、外観に支配される特徴が隣接するフレーム間でほぼ同一の表現に崩壊するのに対して、マイクロ圧縮を意識したF5Cバックボーンは、相違操作が活用できる測定可能な動作変化を保持するため、相違は不十分である。 外部前処理がなければ,我々のモデルはNVFAIR上で0.877のAUCを達成でき,ほとんどのクロスジェネレータペアのランドマークベースラインにマッチするか,あるいは超える。

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