Lips Don't Lie: A Generalisable and Robust Approach to Face Forgery Detection

Although current deep learning-based face forgery detectors achieve impressive performance in constrained scenarios, they are vulnerable to samples created by unseen manipulation methods. Some recent works show improvements in generalisation but rely on cues that are easily corrupted by common post-...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Proceedings (IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Online) S. 5037 - 5047
Hauptverfasser:	Haliassos, Alexandros, Vougioukas, Konstantinos, Petridis, Stavros, Pantic, Maja
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 01.06.2021
Schlagworte:	Face recognition Meetings Mouth Perturbation methods Semantics Speech recognition Visualization
ISSN:	1063-6919
Online-Zugang:	Volltext
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