FakeBuster：一种面向视频会议场景的 DeepFake 检测工具
计算机视觉与模式识别
2021-01-12 v1
摘要
本文提出了一种新的 DeepFake 检测器 FakeBuster，用于检测视频会议期间的冒名者以及社交媒体上的篡改人脸。FakeBuster 是一种独立的基于深度学习的解决方案，它使用户能够检测在基于视频会议的会议中另一人的视频是否被操纵或欺骗。该工具独立于视频会议解决方案，并已通过 Zoom 和 Skype 应用进行了测试。它使用 3D 卷积神经网络来预测视频片段级的伪造分数。该网络在 Deeperforensics、DFDC、VoxCeleb 等数据集以及使用本地采集（用于视频会议场景）图像创建的 deepfake 视频的组合上进行训练。这导致数据集中出现不同的环境与扰动，从而提升了 deepfake 网络的泛化能力。
引用
@article{arxiv.2101.03321,
title = {FakeBuster: A DeepFakes Detection Tool for Video Conferencing Scenarios},
author = {Vineet Mehta and Parul Gupta and Ramanathan Subramanian and Abhinav Dhall},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.03321},
year = {2021}
}
备注
5 Pages, 3 Figures