既存の顔偽造検出方法は通常、顔偽造検出をバイナリ分類問題として扱い、識別機能を学習するために深い畳み込みニューラルネットワークを採用します。理想的な識別機能は、顔画像の実際の/偽のラベルにのみ関連して

arxiv_reader のブックマーク 2022/07/11 11:37

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4722228100735587042/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2207.03776v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2207.03776v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2207.03776v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">敵対的学習を使用した顔の偽造検出のための本質的な共通の識別機能学習に向けて</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/convolutional">convolutional</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22face%20recognition%22">face recognition</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/adversarial">adversarial</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">既存の顔偽造検出方法は通常、顔偽造検出をバイナリ分類問題として扱い、識別機能を学習するために深い畳み込みニューラルネットワークを採用します。理想的な識別機能は、顔画像の実際の/偽のラベルにのみ関連して</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220711#bookmark-4722228100735587042"><span class="datetime-body">2022/07/11 11:37</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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