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。

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。