提取深度局部特征以检测被篡改的人脸图像
计算机视觉与模式识别
2020-02-12 v2
摘要
计算机视觉与机器学习的最新进展使得生成逼真的人脸篡改视频成为可能，由此引发了如何确保充分防范此类能力所带来的恶意影响的问题。在本文中，我们提出跨篡改区域共享的局部图像特征是自动检测篡改人脸图像的关键要素。我们还设计了一种具有正确结构偏置的轻量级架构来提取此类特征，并推导出一种多任务训练方案，该方案始终优于仅使用图像类别监督的训练。训练后的网络在 FaceForensics++ 数据集上以显著减少的参数数量取得了最先进的结果，并证明在检测完全生成的人脸图像方面表现良好。
引用
@article{arxiv.1911.13269,
title = {Extracting deep local features to detect manipulated images of human faces},
author = {Michail Tarasiou and Stefanos Zafeiriou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.13269},
year = {2020}
}
备注
6 pages