FaceForensics：面向人脸伪造检测的大规模视频数据集
计算机视觉与模式识别
2018-03-28 v1
摘要
随着计算机视觉和图形学的最新进展，现在甚至可以实时生成具有极其逼真合成人脸的视频。无数的应用由此成为可能，其中一些引起了合理的警惕，亟需可靠的假视频检测器。事实上，区分原始视频和篡改视频对人类和计算机来说都是一项挑战，尤其是当视频经过压缩或分辨率较低时，这在社交网络上经常发生。由于缺乏合适的数据集，对人脸篡改检测的研究受到了严重阻碍。为此，我们引入了一个新颖的人脸篡改数据集，包含约 50 万张编辑过的图像（来自 1000 多个视频）。这些篡改是使用最先进的人脸编辑方法生成的。其规模至少比所有现有的视频篡改数据集大一个数量级。利用我们的新数据集，我们针对经典图像取证任务（包括分类和分割）引入了基准测试，并考虑了不同质量级别压缩的视频。此外，我们还引入了一个基准评估，用于在已知真值的情况下创建难以区分的伪造品；例如使用生成式优化模型。
引用
@article{arxiv.1803.09179,
title = {FaceForensics: A Large-scale Video Dataset for Forgery Detection in Human Faces},
author = {Andreas Rössler and Davide Cozzolino and Luisa Verdoliva and Christian Riess and Justus Thies and Matthias Nießner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.09179},
year = {2018}
}
备注
Video: https://youtu.be/Tle7YaPkO_k