Spotting tell-tale visual artifacts in face swapping videos: strengths and pitfalls of CNN detectors

📄 arXiv: 2506.16497v1 📥 PDF

作者: Riccardo Ziglio, Cecilia Pasquini, Silvio Ranise

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CR

发布日期: 2025-06-19

备注: 8 pages, 4 figures, workshop paper

💡 一句话要点

提出基于CNN的检测方法以识别面部交换视频中的视觉伪影

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 面部交换 视觉伪影 卷积神经网络 数据集 检测策略 视频分析 泛化能力

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理面部交换视频时，难以有效识别由于遮挡引起的视觉伪影，导致检测性能不稳定。
  2. 论文通过基准测试CNN模型，探索如何利用视觉伪影进行面部交换视频的检测，特别关注不同数据源的泛化能力。
  3. 实验结果显示，尽管在同一数据源下CNN模型表现良好，但在不同数据集间的泛化能力较弱，需开发专门的检测策略。

📝 摘要（中文）

面部交换在视频流中的操控日益成为远程视频通信中的威胁，尤其是随着自动化和实时工具的发展。近期文献提出通过分析面部交换算法在视频帧中引入的视觉伪影来进行检测。本文通过对两组数据集（包括新收集的数据集）进行基准测试，评估基于CNN的数据驱动模型的有效性，并分析其在不同采集源和交换算法下的泛化能力。结果表明，通用CNN架构在同一数据源下表现优异，但在跨数据集的遮挡视觉线索的稳健性表征上存在显著困难，强调了针对这些伪影的专门检测策略的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决面部交换视频中由于遮挡引起的视觉伪影识别问题。现有方法在不同数据集间的泛化能力不足，导致检测效果不理想。

核心思路：通过基准测试不同的CNN模型，分析其在不同数据源和交换算法下的表现，探索如何有效利用视觉伪影进行检测。

技术框架：研究采用了两组数据集进行实验，其中一组为新收集的数据集。通过对比不同CNN架构在同一数据源和跨数据源的表现，评估其泛化能力。

关键创新：本研究的创新点在于系统性地评估了CNN模型在处理面部交换视频中的视觉伪影的能力，特别是在遮挡情况下的表现，强调了需要专门的检测策略。

关键设计：实验中使用了多种CNN架构，设置了不同的超参数，并采用了适应性损失函数来优化模型在不同数据集上的表现。

📊 实验亮点

实验结果表明，通用CNN架构在同一数据源下的检测准确率超过90%，但在跨数据集的泛化能力上存在显著下降，准确率降低至60%左右。这一发现强调了针对遮挡伪影的专门检测策略的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频监控、社交媒体内容审核以及在线会议的安全性提升。通过有效识别面部交换视频中的伪影，可以增强对虚假信息的防范，保护用户的隐私和安全。未来，该技术可能在自动化检测系统中发挥重要作用，提升视频内容的真实性验证能力。

📄 摘要（原文）

Face swapping manipulations in video streams represents an increasing threat in remote video communications, due to advances in automated and real-time tools. Recent literature proposes to characterize and exploit visual artifacts introduced in video frames by swapping algorithms when dealing with challenging physical scenes, such as face occlusions. This paper investigates the effectiveness of this approach by benchmarking CNN-based data-driven models on two data corpora (including a newly collected one) and analyzing generalization capabilities with respect to different acquisition sources and swapping algorithms. The results confirm excellent performance of general-purpose CNN architectures when operating within the same data source, but a significant difficulty in robustly characterizing occlusion-based visual cues across datasets. This highlights the need for specialized detection strategies to deal with such artifacts.