논문 함께 읽기/Forgery Detection & Segmentation

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[Forgery Detection & Segmentation] Thinking in Frequency: Face Forgery Detection by Mining Frequency-Aware Clues (ECCV2020)

안녕하세요. 지난 포스팅의 [Forgery Detection & Segmentation] FaceForensic++: Learning to Detect Manipulated Facial Images (ICCV2019)에서는 Face Forgery Detection에 특화된 데이터셋인 FaceForensic++ (FF++)에 대한 설명을 진행하였습니다. 오늘은 FF++를 활용하여 Face Forgery Detection을 수행하는 $F^{3}$-Net에 대해서 소개하도록 하겠습니다.  Background이전 포스팅에서도 설명드렸지만 기본적으로 컴퓨터 비전 기반 얼굴 인식 알고리즘이 크게 성공했기 때문에 얼굴을 변조하는 방법 역시 덩달아 발전하는 계기가 마련되었습니다. 이로 인해 얼굴을 변조하는 방법이 매우..

논문 함께 읽기/Forgery Detection & Segmentation

[Forgery Detection & Segmentation] FaceForensic++: Learning to Detect Manipulated Facial Images (ICCV2019)

안녕하세요. 오늘부터 새로운 주제인 [Forgery Detection & Segmentation]에 대해서 중요한 논문들 위주로 리뷰를 진행해보도록 하겠습니다. 얼굴 위조 (Face Forgery) 탐지의 가장 핵심 데이터셋 중 하나인 FaceForensic++ (FF++)에 대한 간단한 설명을 하도록 하겠습니다. 오늘 설명할 데이터셋인 FF++는 ICCV2019에 게재된 논문에서 참고하였습니다. (제목 참고)  기본적으로 위조는 두 가지로 나뉘게 됩니다. 위 그림에서 왼쪽과 같이 사진에서 없던 객체를 새로 만드는 splicing, 동일한 사진에 존재하는 객체를 여러 개 복사 붙혀넣기하는 copy-move, 그리고 splicing과 반대로 객체를 없애는 removal가 포함된 scene forgery i..

Johns Hohns
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