Med de kraftfulla djupa nätverk arkitekturer, såsom generativa kontrariska nätverk och variations autokodare, kan stora mängder av fotorealistiska bilder genereras. De genererade bilderna, som redan lurar mänskliga ögon framgångsrikt, är inte ursprungligen riktade för att lura bildautentiseringssystem. Men såväl forskningsgrupper som offentliga medier visar stor oro över huruvida dessa bilder skulle leda till allvarliga säkerhetsfrågor. I det här dokumentet tar vi upp problemet med att upptäcka djupnätverksgenererade (DNG) bilder genom att analysera skillnaderna i färgkomponenter mellan verkliga scenbilder och DNG-bilder. Befintliga djupa nätverk genererar bilder i RGB färgrymd och har inga uttryckliga begränsningar för färg korrelationer; därför DNG bilder har mer uppenbara skillnader från verkliga bilder i andra färgrymder, såsom HSV och YCbCr, särskilt i krominance komponenter. Dessutom skiljer sig DNG-bilderna från de verkliga när man överväger röda, gröna och blå komponenter tillsammans. Baserat på dessa observationer föreslår vi en funktionsuppsättning för att fånga färgbildsstatistiken för att upptäcka DNG-bilderna. Dessutom beaktas i praktiken tre olika detekteringsscenarier och motsvarande detekteringsstrategier utformas. Omfattande experiment har utförts på ansiktsbildsdata för att utvärdera den föreslagna metodens effektivitet. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden kan skilja DNG-bilderna från de verkliga med hög noggrannhet. Bildgenerativ modell, generativa kontradiktoriska nätverk, falsk bildidentifiering, bildstatistik.
Verket REF utnyttjade färgskillnaden mellan GAN-genererade bilder och riktiga bilder i icke-RGB-färgrymder för att klassificera dem.
Detection of Deep Network Generated Images Using Disparities in Color Components
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}