视频处理操作对深度伪造检测的影响
计算机视觉与模式识别
2023-03-31 v1 图像与视频处理
摘要
由于对公众信任的风险增加，视频中数字人脸操纵的检测已引起广泛关注。为 counter 此类技术的恶意使用，基于深度学习的深度伪造检测方法已被开发并展现出令人印象深刻的成果。然而，这些检测器的性能常在几乎不反映真实世界情形的基准上评估。例如，各种视频处理操作对检测精度的影响尚未被系统评估。为弥补此缺口，本文首先分析众多真实世界影响因素和典型视频处理操作。然后，提出一种更系统的评估方法，其允许在不同处理操作影响下对检测器鲁棒性进行定量评价。此外，在三个流行深度伪造检测器上进行了大量实验，给出了各操作影响的详细分析，并为促进未来研究提供见解。
引用
@article{arxiv.2303.17247,
title = {Impact of Video Processing Operations in Deepfake Detection},
author = {Yuhang Lu and Touradj Ebrahimi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.17247},
year = {2023}
}