: FaceForensics++ är en datauppsättning ansiktsforgerier som gör det möjligt för forskare att utbilda djupt lärandebaserade metoder på ett övervakat sätt. Datauppsättningen innehåller manipuleringar skapade med fyra toppmoderna metoder, nämligen Face2Face, FaceSwap, DeepFakes och NeuralTextures. De snabba framstegen inom syntetisk bildgenerering och manipulation har nu kommit till en punkt där det ger upphov till betydande oro för konsekvenserna för samhället. I bästa fall leder detta till förlorat förtroende för digitalt innehåll, men skulle kunna orsaka ytterligare skada genom att sprida falsk information eller falska nyheter. I detta dokument undersöks realismen i moderna bildmanipulationer, och hur svårt det är att upptäcka dem, antingen automatiskt eller av människor. För att standardisera utvärderingen av detektionsmetoder föreslår vi ett automatiserat riktmärke för detektion av ansiktsmanipulation 1. I synnerhet baseras referensvärdet på Deep-Fakes [1], Face2Face [56], FaceSwap [2] och NeuralTextures [54] som framträdande representanter för ansiktsmanipulationer på slumpmässig kompressionsnivå och storlek. Riktmärket är offentligt tillgängligt 2 och innehåller en dold testuppsättning samt en databas med över 1,8 miljoner manipulerade bilder. Denna datauppsättning är i storleksordningen större än jämförbara, allmänt tillgängliga, förfalskningsdata. Baserat på dessa data gjorde vi en grundlig analys av datadrivna förfalskningsdetektorer. Vi visar att användningen av ytterligare domänspecifika kunskaper förbättrar förfalskningsdetekteringen till oöverträffad exakthet, även i närvaro av stark kompression, och klart överträffar mänskliga observatörer. 1. kaldir.vc.in.tum.de/faceforensics_benchmark 2. github.com/ondyari/FaceForensics
FaceForensic++ REF föreslog en metod för förfalskningsdetektering som var anpassad till ansiktsmanipulationer och gav en omfattande utvärdering på ett övervakat sätt.
FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}