Med framsteg av djupinlärning tekniker, är det nu möjligt att generera superrealistiska falska bilder och videor. Dessa manipulerade förfalskningar kan nå masspubliken och leda till negativa konsekvenser för vårt samhälle. Även om massor av ansträngningar har gjorts för att upptäcka förfalskningar, deras prestanda sjunker betydligt på tidigare osynliga men relaterade manipulationer och detektion generalisering förmåga är fortfarande ett problem. För att överbrygga denna klyfta föreslår vi i detta dokument Locality-aware AutoEncoder (LAE), som kombinerar finkornigt representationsinlärning och upprätthållande av lokalitet inom en enhetlig ram. I träningsprocessen använder vi pixel-wise mask för att legalisera lokal tolkning av LAE för att genomdriva modellen för att lära sig egen representation från förfalskningsregionen, istället för att fånga artefakter i träningssetet och lära falska korrelationer för att utföra detektion. Vi föreslår vidare en aktiv inlärningsram för att välja ut de utmanande kandidaterna för märkning, för att minska notationsinsatserna för att legalisera tolkningar. Experimentella resultat tyder på att LAE verkligen skulle kunna inrikta sig på förfalskningsregionerna för att fatta beslut. Resultaten visar vidare att LAE uppnår överlägsen generaliseringsprestanda jämfört med state-of-the-arts på förfalskningar som genereras av alternativa manipulationsmetoder.
LAE REF använder även autorenkoder för att lära sig finkornig representation legaliserad genom övervakning av förfalskningsmasker.
Towards Generalizable Forgery Detection with Locality-aware AutoEncoder
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}