Sabir, Ekraam, et al. “Recurrent convolutional strategies for face manipulation detection in videos.” Interfaces (GUI) 3.1 (2019).

摘要

错误信息通过合成逼真的图像和视频进行传播这一严重问题，需要鲁棒的篡改检测方法来应对。尽管在检测静止图像上的面部篡改方面已付出了巨大的努力，但人们对于通过利用视频流中存在的时序信息，对视频中被篡改面部的识别方面的研究较少。循环卷积模型是一类深度学习模型，已证明能够有效地利用跨域图像流中的时序信息。因此，我们通过广泛的实验，提出了将这些模型中的变化与特定领域的面部预处理技术相结合的最佳策略（根据后文应该是面部对齐和CNN (DenseNet) + bidirectional RNN），从而在公开的基于视频的面部篡改benchmark上达到了目前最先进的性能。具体来说，我们尝试检测Deepfake，Face2Face和FaceSwap生成的视频流中的篡改人脸。对最近提出的 FaceForensics++数据集进行评估，将以前的最先进技术的精确度提高 4.55%。

1. Introduction

错误信息可以以不同的方式表现：直接篡改信息（如copy-move和splicing）或在误导的环境中呈现未篡改的内容（如image repurposing）。

通过深度学习生成的人脸的伪像是如此微妙，以至于评估脸部真假的唯一线索是（i）头发的微妙不一致 – 头发太直，断线或干脆不自然，（ii）不自然不对称的脸，（iii）奇怪的牙齿，更重要的是，大多数时候，（iv）其他更明显的不一致不在脸上而在背景上。

假视频数量的激增可能归因于两个原因：1. 将某人的身份或表情换成别人的，现在更容易了；2. 一段视频比一张图片更可信。

鉴于上述观察结果，并考虑到人脸篡改生成工具不会在合成过程中增强时间连贯性，而是逐帧执行操作，因此我们提出利用时间上的伪像来指示视频流中的异常人脸。

本文使用循环卷积模型以利用时间差异来改进当前方法。为了消除与视频中面部刚性运动相关的其他混淆因素，本文还使用了面部对齐方法。

2. Related Work

Video processing with deep models.
这方面有三种主要方法：
• 第一种研究从两个流网络 [37] 发展，其中 RGB 视频帧及其光流版本在网络中的两个独立分支中处理，然后是融合机制。
• 第二个是由循环卷积层支持的单个流网络：使用提取高级语义特征的单独卷积神经网络（CNN）收集每个帧中内容的感知知识，同时在这些特征上训练一个循环模型，以执行对时间维度的决策。
• 第三种发展使用 3D 卷积 [40， 19] 作为网络中的local building block，以学习丰富的时空特征。
本文认为基于双流架构的方法在动作识别方面是有效的，但与捕获生成器在视频中可能产生的细微闪烁的伪像不相关;并且另一方面，3D卷积虽然可能更适合于此目的，但它们会大大增加可学习的滤波器的数量。因此本文使用第二种方法。
Face manipulation benchmarks.
FaceForensics以及FaceForensics++。
Face Manipulation Detection.
XceptionNet [8]、MesoNet [4]、GoogLeNet等等。

3. Method

篡改检测的整体方法是分成两步：从视频帧裁剪和对齐人脸，然后对预处理面部区域进行篡改检测。
【论文研读】Recurrent convolutional strategies for face manipulation detection in videos

3.1. Face preprocessing

两种用于对齐人脸的技术：（i）使用面部landmark进行显式对齐，其中参考坐标系和面部裁剪的紧度由先验知识决定，并且所有面部都与该参考坐标系对齐，以便补偿面部的任何刚性运动，（ii）使用基于可学习的仿射变换的空间转换网络（STN：Spatial Transformer Network ）进行隐式对齐。
Landmark-based alignment.
使用简单的相似度转换（四个自由度）对齐人脸图像，以补偿各向同性比例，平面内旋转和2D平移。转换后，分辨率为224×224。

Spatial Transformer Network.
其包括三个部分：定位网络，网格生成器和采样器。定位网络预测仿射变换参数，并且网格生成器和采样器将输入特征图使用仿射参数包装以生成输出特征图。

3.2. Videobased Face Manipulation Detection

使用循环卷积网络利用视频帧之间的时序伪像进行篡改检测。
Backbone encoding network.
本文使用ResNet [14]和DenseNet [15]作为模型的CNN组件有如下两个原因：
（i）FaceForensics ++ [34]是一个包含1,000个视频的低分辨率数据集，为避免过拟合，作者不得不使用经过预训练的具有固定特征提取层的XceptionNet [8]。
为了实现端到端的可训练性，本文选择了ResNet [14]。
（ii）篡改伪像表现为不需要高级面部语义特征的低级特征（例如不连续的下巴，眼睛模糊等）。
DenseNet也是一种合适的CNN架构，因为它提取了不同层次结构的特征。并使用cross-entropy loss。
RNN training strategies.实验将循环模型放置在backbone网络的不同部分：它将backbone网络连接在一起，充当特征学习器，将特征传递给RNN，随着时间的推移汇总。本文实验了两种策略：第一个是在backbone网络的最终特征之上仅使用单个循环网络。第二个是尝试在backbone网络层次结构的不同级别上学习多个循环网络。从CNN中提取多个特征级别的特征以进行篡改检测，这些特征在单个循环网络中处理，期望这个新的多循环卷积模型能够利用微观，中观和宏观特征进行篡改检测。