GAN生成顔検出のための高度な階層的カスケードフォレストの提案

本論文では、GAN生成顔を効果的に検出するための新しい森林モデルベースの手法「ForensicsForest Family」を提案する。ForensicsForestは、外観、周波数、生物学的特徴を階層的に統合し、マルチスケールの ensemble 手法を用いて高精度な検出を実現する。さらに、Hybrid ForensicsForestではCNNレイヤーを統合し、Divide-and-Conquer ForensicsForestでは大規模な学習データに対応できるよう工夫している。