关于检测数字人脸操纵
1. 摘要
先进的人脸合成和修改方法导致假脸越来越多，这极大影响了人们的社交使用。因此，人脸图像的检测和修改区域定位是很重要的。这篇论文使用多任务学习来同时检测被修改的图像和预测被修改的区域，并利用注意力机制来处理和改进分类任务的特征图，提高了分类准确率。
2. 介绍
人脸识别越来越多地应用于日常生活中，如访问权限控制和货币支付等。然而，这也导致了，如果人脸识别技术无法保证安全性，一些恶意的行为会给用户造成很大损失。
如图1所示，面部伪造攻击主要有三种类型。
i) 物理欺骗攻击：将人脸打印到纸上、利用手机上的图像或视频，利用3D mask技术修改。
ii) 对抗性人脸攻击：产生高质量的、感知上不易察觉的对抗性图像，这种图像可以通过可以自动人脸匹配器。
iii) 数字操纵攻击：利用变分自编码器(VAEs)和生成对抗网络(GANs)，可以生成全部或部分修改过的逼真的人脸图像。
本论文中主要针对第三类假脸合成或修改技术。
数字人脸操作方法分为四类:表情交换、身份交换、属性操作和全脸合成(如图2)。表情交换时更换一种表情，身份交换是将另一个人的脸替换归来。属性操作修改了一张脸的单个或多个属性，如性别、年龄、肤色、头发和眼镜。
3.方法
3.1 注意力图的动机
注意力图中的每个像素都会计算出它的接收域对应于原输入图像中一个被修改区域的概率。数字取证技术证明了：通过算法处理来检测这些高频信息中的异常的可行性。该论文将注意力图插入到主干网络中，其中接受域对应于适当大小的原图像区域。然后，使用注意力图之前的特征编码对应的高频指纹patch，从而在局部水平上区分真实区域和被操作区域。同时，还在注意力图的构建和开发过程中，考虑了三个主要因素：可解释性，有用性，模块化。
3.2 Attention-based Layer
如图3所示，基于注意的层可以应用于分类模型的任意特征映射，将网络的注意力集中在识别区域上。其中，基于注意层的输入为卷积特征映射F∈RH×W×C，其中H、W、C分别为高度、宽度和信道数。为了简单起见，忽略了C（较小）的影响。然后通过处理F可以生成一个注意力图Matt=Φ(F)∈RH×W,Φ(·)表示处理操作。注意力模块的输出为:
由于文章在服务器上，全文内容详见：http://bbit.vip/service/main.php?version=1&type=article&id=8
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