本研究は、顔偽造検出のための新しい対抗的説明手法を提供する。まず、StyleGANの潜在表現を用いて偽造画像を逆符号化し、その後、検出モデルの判別を利用して潜在表現を敵対的に最適化する。これにより、より自然な顔の特徴を持つ偽造画像を生成することができ、偽造痕跡を効果的に除去することができる。
提案手法の有効性は2つの観点から検証される。1つ目は、生成された偽造画像と元の画像の比較による可視化である。これにより、より人間の目に見えやすい偽造痕跡や、人間の目には見えにくい微妙な偽造痕跡を明確に示すことができる。2つ目は、生成された偽造画像を用いた転移可能な敵対的攻撃である。これにより、提案手法で除去された偽造痕跡が一般的であることを示すことができる。
実験結果から、提案手法は90%以上の攻撃成功率を達成し、様々な顔偽造検出モデルに対して優れた転移性を示すことが分かった。これは、提案手法で除去された偽造痕跡が一般的であることを意味している。
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by Yang Li,Song... pada arxiv.org 04-15-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.08341.pdfPertanyaan yang Lebih Dalam