Feb, 2021

2020 年 DeeperForensics 面部欺诈检测挑战赛：方法和结果

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TL;DR本文报告了 DeeperForensics Challenge 2020 关于真实世界人脸伪造检测的方法和结果，使用 DeeperForensics-1.0 数据集进行模型评估，总共有 115 名参赛者和 25 个团队进行了有效提交，文中将对获胜解决方案进行总结，并对潜在的研究方向进行讨论。
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发现论文，激发创造
  • DeeperForensics-1.0: 用于现实世界人脸伪造检测的大规模数据集

    本文介绍了一个大规模人脸伪造检测基准 DeeperForensics-1.0，由新提出的端到端人脸交换框架生成。它包含 60,000 个视频和 17.6 万帧，是同类现有数据集的十倍大。该基准集有一个隐藏的测试集，包含了通过对真实视频进行广泛应用的方法制造的高欺骗得分的操作视频，并评估了五个代表性的检测基线并进行了彻底分析。

    Jan, 2020

  • OpenForensics 大规模人脸伪造检测与野外分割数据集

    本文针对社交媒体中伪造脸部的困扰，进行了综合研究，首次创建了一个大规模数据集 OpenForensics，并利用其丰富注释，评估了各种情景下的最新实例检测和分割方法的效果，以推动深度伪造的预防和人脸检测等方面的研究。

    Jul, 2021

  • 野外人脸鉴定

    通过构建大规模数据集 FFIW-10K，该数据集包括了 10000 个高质量伪造视频，每个画面平均有三个人脸，再结合一个新算法，从而提升了人脸伪造检测的性能，该算法在 FFIW-10K 和现有基准测试上表现优秀。

    Mar, 2021

  • 面部伪造检测的大规模通用评估基准

    通过构建大规模评估基准 DeepFaceGen，本研究从多个角度评估和分析 13 种主流人脸伪造检测技术的性能，并通过广泛的实验分析得出重要发现并提出未来研究的潜在方向。

    Jun, 2024

  • FaceForensics：一种用于在人脸中检测伪造的大规模视频数据集

    通过引入新的半百万级别的面部操作数据集，本文提出了对诸如经典图像取证分类、分割、以及众多优化方法进行基准测试、鉴定的处理任务，包括压缩不同质量级别下的视频，并达到超越现有所有视频操纵数据集一个数量级的状态，旨在通过根据目标制作难以区分的赝品来进行基准评估。

    Mar, 2018

  • DF40：迈向下一代深度伪造检测

    我们提出了一个全新的综合基准来革新当前的深度伪造检测领域，主要是通过研究训练数据集和测试数据集对现实世界中存在的各种真实多样的深度伪造进行综合评估。

    Jun, 2024

  • CelebA-Spoof 2020 人脸反欺诈挑战：方法与结果

    本论文介绍了 CelebA-Spoof 数据集，针对人脸反欺诈的研究进行了方法和结果报告，并分析了竞赛的排名解决方案，提出了未来的研究方向。

    Feb, 2021

  • 深度伪造检测挑战赛（DFDC）预览数据集

    介绍了一个 DFDC 数据集，其中包含 5K 深度伪造视频，分别采用两种面部修改算法，通过特定度量标准评估其检测性能并测试了两个已有的深度伪造检测模型。

    Oct, 2019

  • 深度假象检测挑战赛数据集 (DFDC)

    本文介绍了构建深度伪造检测模型的关键 - 构建大规模的人脸置换视频数据集和 Deepfakes 检测挑战。

    Jun, 2020

  • FaceForensics++: 检测篡改的面部图像学习

    本文对当前合成图像生成和处理技术的发展进行了探讨，并提出了一个基于 DeepFakes，Face2Face，FaceSwap 和 NeuralTextures 的面部操作检测基准，包括超过 180 万个操纵图像的数据库，并通过数据驱动型假冒检测器的详尽分析证明了使用额外领域特定知识的方法能够显著提高假冒检测的准确性。

    Jan, 2019