雑音Scope:ブラインド設定における深い偽像の検出【JST・京大機械翻訳】

Pu Jiameng; Mangaokar Neal; Wang Bolun; Reddy Chandan K; Viswanath Bimal

文献

J-GLOBAL ID：202002283331513804 整理番号：20A2783210

雑音Scope:ブラインド設定における深い偽像の検出【JST・京大機械翻訳】

NoiseScope: Detecting Deepfake Images in a Blind Setting

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号： ACSAC ’20 ページ： 913-927 発行年： 2020年
JST資料番号： D0698C 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Generative Adversarial Network(GANs)の最近の進歩は,合成画像またはディープファクの品質を著しく改善した。GANによって生成された写真画像は,現実感の人間の知覚の境界に挑戦し始め,多くのクリティカルドメイン,例えば,ジャーナルとオンラインメディアに新しい脅威をもたらす。GANまたは実際のカメラによって画像が発生するかどうかを検出することは,重要だが未調査領域になった。本研究では,他の実画像の中でGAN画像を発見するための雑音Scopeと呼ばれるブラインド検出手法を提案した。ブラインド手法は訓練のためのGAN画像への先験的アクセスを必要とせず,教師つき検出方式よりも良好に一般化する。著者らの重要な洞察は,カメラからの画像と同様に,GAN画像もノイズ空間において独特のパターンを運ぶことである。GAN画像を同定するために教師なし方法でそのようなパターンを抽出した。GAN画像を含む11の多様なデータセット上の雑音Scopeを評価し,GAN画像の検出において最大99.68%F1スコアを達成した。様々な対策に対する雑音Scopeの限界をテストし,雑音Scopeがロバストであるか容易に適応できることを観測した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般

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