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#367
summarized by : Akihiro FUJII
どんな論文か？
キャリブレーション後の顔ランドマークの動きから、Deep Fake検出を行う研究。処理後のランドマーク情報を直接入れるRNNと、前フレームとの差分をいれるRNN２つに入力し、Real/Fake判定を行う。FaceForensics++でAUC0.999を達成。
新規性
Landmark取得はフレーム単位で見ると正確だが、フレーム間でばらつく。そのため、Lucas-Kanadeオプティカルフローとカルマンフィルタを用いたキャリブレーションを行い、整合性をもたせる。
結果
FaceFarensics++でAUC0.999を達成し、ビデオのノイズに対する頑健性があることを確認した。
その他（なぜ通ったか？等）
Deep Fake検出に、時間方向の情報で判断するという手法があるが、この研究では顔のランドマークの動きに特に注目し、それをロバストに取得できる手法を開発したところが貢献のように思う
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