#492
summarized by : Teppei Kurita
Frequency-Aware Discriminative Feature Learning Supervised by Single-Center Loss for Face Forgery Detection

どんな論文か?

偽造された顔画像を検出する。
placeholder

新規性

偽顔画像の検出に空間周波数が重要であることを指摘し、周波数特徴を適用的に抽出するモジュールおよび独自の周波数特徴の損失を提案したことが新規性。

結果

3つのバージョンのFF++データセットにおいて提案手法の有効性と優位性を実証。提案した損失は自然な顔のクラス内変動には鈍感で、クラス間変動には敏感であるため学習の難易度が下がるとのこと。

その他(なぜ通ったか?等)