Detecting Facial Image Manipulations with Multi-Layer CNN Models

要約

デジタル画像操作技術の急速な進化は、安定した拡散やミッドジャーニーなどのモデルが人間の知覚を欺く可能性のある非常に現実的でありながら合成画像を生成するため、コンテンツ検証に重大な課題をもたらしています。
この研究では、これらの操作された画像の検出に特化した畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を開発および評価します。
この研究では、段階的に複雑化する 3 つの CNN アーキテクチャの比較分析を実施し、さまざまな顔画像変更にわたる操作を分類および位置特定する能力を評価しています。
特徴抽出とパフォーマンスを向上させるために、正則化と最適化の手法が体系的に組み込まれました。
結果は、提案されたモデルが、操作された画像と本物の画像を区別する際に最大 76\% の精度を達成し、従来のアプローチを上回っていることを示しています。
この研究は、デジタル メディア検証ツールの堅牢性を強化する CNN の可能性を強調するだけでなく、低計算環境向けの効果的なアーキテクチャの適応とトレーニング戦略についての洞察も提供します。
今後の研究は、これらの発見に基づいて、より多様な操作手法を処理できるようにアーキテクチャを拡張し、検出機能を向上させるためにマルチモーダル データを統合することによって構築されます。

要約(オリジナル)

The rapid evolution of digital image manipulation techniques poses significant challenges for content verification, with models such as stable diffusion and mid-journey producing highly realistic, yet synthetic, images that can deceive human perception. This research develops and evaluates convolutional neural networks (CNNs) specifically tailored for the detection of these manipulated images. The study implements a comparative analysis of three progressively complex CNN architectures, assessing their ability to classify and localize manipulations across various facial image modifications. Regularization and optimization techniques were systematically incorporated to improve feature extraction and performance. The results indicate that the proposed models achieve an accuracy of up to 76\% in distinguishing manipulated images from genuine ones, surpassing traditional approaches. This research not only highlights the potential of CNNs in enhancing the robustness of digital media verification tools, but also provides insights into effective architectural adaptations and training strategies for low-computation environments. Future work will build on these findings by extending the architectures to handle more diverse manipulation techniques and integrating multi-modal data for improved detection capabilities.

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