基于频域见解的修复视频检测

视频修复能够在帧内实现无缝的内容移除与替换，在被滥用时构成伦理和法律风险。为了降低这些风险，检测修复视频中的篡改区域至关重要。以往的检测方法通常仅关注源自空间和时间维度的特征，由于忽略了不同修复算法独特的频域特征，其有效性受到限制。在本文中，我们提出了频域见解网络（FDIN），通过引入频域见解显著提高了检测精度。我们的网络具有自适应频带选择性响应模块，用于识别特定于各种修复技术的频域特征，以及基于快速傅里叶卷积的注意力模块，用于识别修复区域中的周期性伪影。利用 3D ResBlocks 进行时空分析，FDIN 从粗略评估到详细定位逐步提高检测精度。在公开数据集上的实验评估表明，FDIN 实现了最先进的性能，为视频修复检测树立了新的基准。