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#388
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
神経画像合成法の急速な進化に伴い、主流メディアにおいて視覚的偽造がますます現実的な問題を引き起こしている．それに伴い発達してきたフォレンジック検出器のクラスであるユニバーサル検出器は，緩い条件で驚くほど偽造画像を見抜くことができる．この特性に動機づけられて，ユニバーサルディテクタにおけるTransferable Forensic Features (T-FF)を発見するための研究を行った．
新規性
偽造検出のためのユニバーサルディテクタにおいて伝達可能なT-FFを定量化し発見するための新しい法医学的特徴関連性統計量（FF-RS）を提唱した．定性的には特徴量マップの活性化に対する我々の提案するLRP-max可視化を用いて，定量的には中央値偽造確率分析とカラーアブレーションに基づく最大空間活性化分布の統計検定を用いて色が偽造検出のための万能検出器における重要なT-FFであることを明らかにした．
結果
Guided-GradCAM やLRP などの入力空間帰属法はT-FFの発見には有益でないことを実証．
また，ユニバーサルディテクタにおいて色が重要なT-FFであるという予想外の発見をすることができた．最後にColor-Robust（CR）ユニバーサルディテクタを学習するための簡単なデータ補強方式を提案，色は唯一のT-FFではないがユニバーサルディテクタにおいて重要なT-FFであることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
github: https://keshik6.github.io/transferable-forensic-features/
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