Dynamic Graph Learning with Content-guided Spatial-Frequency Relation Reasoning 4 Deepfake Detection

原创 已于 2024-05-10 09:43:22 修改 · 584 阅读 · 0 ·
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#计算机视觉

于 2023-09-13 17:56:28 首次发布
针对现有频率线索方法在空间上的不足，该研究提出了一种内容引导的动态图学习方法，用于深度伪造检测。通过内容适应频率提取模块和多域注意力地图学习，挖掘空间-频率特征，利用动态图空间-频率特征融合网络挖掘高阶关系，实现更精确的伪造检测。

一、研究背景
现有依据频率线索判断真伪的方法呈现空间无关性。

二、研究动机
1、由于与图像内容交互不足，因此频域特征呈现空间无关性，难以用其检测新的伪造手段。
2、空间特征和频率特征之间存在高阶关系，而图卷积网络（GCN）在关系推理中具有巨大的潜力。

三、研究目标
1、提取包含更多语义信息的空间-频率特征。
2、挖掘空间特征和频率特征之间的高阶关系。

四、技术路线
通过Spatial-Frequency Dynamic Graph method探索空间域与频域之间的关系特征
在这里插入图片描述

1、Content-guided Adaptive Frequency Extraction module：挖掘内容自适应的频率线索。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
2、Multiple Domains Attention Map Learning（MDAML）：利用多尺度注意力丰富空间-频率特征。
(1)Multi-

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