在本文中，我们提出了与IEEE计算机协会在CVPR 2022上同时与IEEE计算机协会研讨会同时举行的多手术检测挑战。我们的多手术检测挑战旨在检测自动图像操作，包括但不限于图像编辑，图像合成，图像合成，图像，图像，图像，图像合成，图像，图像编辑一代，图像Photoshop等。我们的挑战吸引了来自世界各地的674支团队，约有2000个有效的结果提交数量。我们邀请了前十支球队为挑战提供解决方案，其中三支球队在大结局中获得了奖项。在本文中，我们介绍了前三名团队的解决方案，以增强图像伪造检测领域的研究工作。

面部演示攻击检测（PAD）由于欺骗欺骗性被广泛认可的脆弱性而受到越来越长。在2011年，2013年，2017年，2019年，2020年和2021年与主要生物识别和计算机视觉会议结合的八个国际竞赛中，在八个国际竞赛中评估了一系列国际竞争中的八种国际竞争中的艺术状态。研究界。在本章中，我们介绍了2019年的五个最新竞赛的设计和结果直到2021年。前两项挑战旨在评估近红外（NIR）和深度方式的多模态设置中面板的有效性。彩色相机数据，而最新的三个竞争专注于评估在传统彩色图像和视频上运行的面部垫算法的域和攻击型泛化能力。我们还讨论了从竞争中吸取的经验教训以及领域的未来挑战。

光保护综合技术的快速进展达到了真实和操纵图像之间的边界开始模糊的临界点。最近，一个由Mega-Scale Deep Face Forgery DataSet，由290万个图像组成和221,247个视频的伪造网络已被释放。它是迄今为止的数据规模，操纵（7个图像级别方法，8个视频级别方法），扰动（36个独立和更混合的扰动）和注释（630万个分类标签，290万操纵区域注释和221,247个时间伪造段标签）。本文报告了Forgerynet-Face Forgery Analysis挑战2021的方法和结果，它采用了伪造的基准。模型评估在私人测试集上执行离线。共有186名参加比赛的参与者，11名队伍提交了有效的提交。我们将分析排名排名的解决方案，并展示一些关于未来工作方向的讨论。

With the rapid development of deep generative models (such as Generative Adversarial Networks and Auto-encoders), AI-synthesized images of the human face are now of such high quality that humans can hardly distinguish them from pristine ones. Although existing detection methods have shown high performance in specific evaluation settings, e.g., on images from seen models or on images without real-world post-processings, they tend to suffer serious performance degradation in real-world scenarios where testing images can be generated by more powerful generation models or combined with various post-processing operations. To address this issue, we propose a Global and Local Feature Fusion (GLFF) to learn rich and discriminative representations by combining multi-scale global features from the whole image with refined local features from informative patches for face forgery detection. GLFF fuses information from two branches: the global branch to extract multi-scale semantic features and the local branch to select informative patches for detailed local artifacts extraction. Due to the lack of a face forgery dataset simulating real-world applications for evaluation, we further create a challenging face forgery dataset, named DeepFakeFaceForensics (DF^3), which contains 6 state-of-the-art generation models and a variety of post-processing techniques to approach the real-world scenarios. Experimental results demonstrate the superiority of our method to the state-of-the-art methods on the proposed DF^3 dataset and three other open-source datasets.

The security of artificial intelligence (AI) is an important research area towards safe, reliable, and trustworthy AI systems. To accelerate the research on AI security, the Artificial Intelligence Security Competition (AISC) was organized by the Zhongguancun Laboratory, China Industrial Control Systems Cyber Emergency Response Team, Institute for Artificial Intelligence, Tsinghua University, and RealAI as part of the Zhongguancun International Frontier Technology Innovation Competition (https://www.zgc-aisc.com/en). The competition consists of three tracks, including Deepfake Security Competition, Autonomous Driving Security Competition, and Face Recognition Security Competition. This report will introduce the competition rules of these three tracks and the solutions of top-ranking teams in each track.

凭借生成的对抗网络（GANS）和其变体的全面合成和部分面部操纵已经提高了广泛的公众关注。在多媒体取证区，检测和最终定位图像伪造已成为一个必要的任务。在这项工作中，我们调查了现有的GaN的面部操纵方法的架构，并观察到其上采样方法的不完美可以作为GaN合成假图像检测和伪造定位的重要资产。基于这一基本观察，我们提出了一种新的方法，称为FAKELOCATOR，以在操纵的面部图像上全分辨率获得高分辨率准确性。据我们所知，这是第一次尝试解决GaN的虚假本地化问题，灰度尺寸贴身贴图，保留了更多伪造地区的信息。为了改善Fakelocator跨越多种面部属性的普遍性，我们介绍了注意机制来指导模型的培训。为了改善不同的DeepFake方法的FakElecator的普遍性，我们在训练图像上提出部分数据增强和单一样本聚类。对流行的面部刻度++，DFFD数据集和七种不同最先进的GAN的面部生成方法的实验结果表明了我们方法的有效性。与基线相比，我们的方法在各种指标上表现更好。此外，该方法对针对各种现实世界的面部图像劣化进行鲁棒，例如JPEG压缩，低分辨率，噪声和模糊。

随着面部伪造技术的快速发展，DeepFake视频在数字媒体上引起了广泛的关注。肇事者大量利用这些视频来传播虚假信息并发表误导性陈述。大多数现有的DeepFake检测方法主要集中于纹理特征，纹理特征可能会受到外部波动（例如照明和噪声）的影响。此外，基于面部地标的检测方法对外部变量更强大，但缺乏足够的细节。因此，如何在空间，时间和频域中有效地挖掘独特的特征，并将其与面部地标融合以进行伪造视频检测仍然是一个悬而未决的问题。为此，我们提出了一个基于多种模式的信息和面部地标的几何特征，提出了地标增强的多模式图神经网络（LEM-GNN）。具体而言，在框架级别上，我们设计了一种融合机制来挖掘空间和频域元素的联合表示，同时引入几何面部特征以增强模型的鲁棒性。在视频级别，我们首先将视频中的每个帧视为图中的节点，然后将时间信息编码到图表的边缘。然后，通过应用图形神经网络（GNN）的消息传递机制，将有效合并多模式特征，以获得视频伪造的全面表示。广泛的实验表明，我们的方法始终优于广泛使用的基准上的最先进（SOTA）。

AI的最新进展，尤其是深度学习，导致创建新的现实合成媒体（视频，图像和音频）以及对现有媒体的操纵的创建显着增加，这导致了新术语的创建。 'deepfake'。基于英语和中文中的研究文献和资源，本文对Deepfake进行了全面的概述，涵盖了这一新兴概念的多个重要方面，包括1）不同的定义，2）常用的性能指标和标准以及3）与DeepFake相关的数据集，挑战，比赛和基准。此外，该论文还报告了2020年和2021年发表的12条与DeepFake相关的调查论文的元评估，不仅关注上述方面，而且集中在对关键挑战和建议的分析上。我们认为，就涵盖的各个方面而言，本文是对深层的最全面评论，也是第一个涵盖英语和中国文学和资源的文章。

本文介绍了基于2022年国际生物识别技术联合会议（IJCB 2022）举行的基于隐私感知合成训练数据（SYN-MAD）的面部变形攻击检测的摘要。该竞赛吸引了来自学术界和行业的12个参与团队，并在11个不同的国家 /地区举行。最后，参与团队提交了七个有效的意见书，并由组织者进行评估。竞争是为了介绍和吸引解决方案的解决方案，这些解决方案涉及检测面部变形攻击的同时，同时出于道德和法律原因保护人们的隐私。为了确保这一点，培训数据仅限于组织者提供的合成数据。提交的解决方案提出了创新，导致在许多实验环境中表现优于所考虑的基线。评估基准现在可在以下网址获得：https：//github.com/marcohuber/syn-mad-2022。

The 1$^{\text{st}}$ Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi) 2023 focused on maritime computer vision for Unmanned Aerial Vehicles (UAV) and Unmanned Surface Vehicle (USV), and organized several subchallenges in this domain: (i) UAV-based Maritime Object Detection, (ii) UAV-based Maritime Object Tracking, (iii) USV-based Maritime Obstacle Segmentation and (iv) USV-based Maritime Obstacle Detection. The subchallenges were based on the SeaDronesSee and MODS benchmarks. This report summarizes the main findings of the individual subchallenges and introduces a new benchmark, called SeaDronesSee Object Detection v2, which extends the previous benchmark by including more classes and footage. We provide statistical and qualitative analyses, and assess trends in the best-performing methodologies of over 130 submissions. The methods are summarized in the appendix. The datasets, evaluation code and the leaderboard are publicly available at https://seadronessee.cs.uni-tuebingen.de/macvi.

本文报告了NTIRE 2022关于感知图像质量评估（IQA）的挑战，并与CVPR 2022的图像恢复和增强研讨会（NTIRE）研讨会（NTIRE）讲习班的新趋势举行。感知图像处理算法。这些算法的输出图像与传统扭曲具有完全不同的特征，并包含在此挑战中使用的PIP数据集中。这个挑战分为两条曲目，一个类似于以前的NTIRE IQA挑战的全参考IQA轨道，以及一条侧重于No-Reference IQA方法的新曲目。挑战有192和179名注册参与者的两条曲目。在最后的测试阶段，有7和8个参与的团队提交了模型和事实表。几乎所有这些都比现有的IQA方法取得了更好的结果，并且获胜方法可以证明最先进的性能。

Online media data, in the forms of images and videos, are becoming mainstream communication channels. However, recent advances in deep learning, particularly deep generative models, open the doors for producing perceptually convincing images and videos at a low cost, which not only poses a serious threat to the trustworthiness of digital information but also has severe societal implications. This motivates a growing interest of research in media tampering detection, i.e., using deep learning techniques to examine whether media data have been maliciously manipulated. Depending on the content of the targeted images, media forgery could be divided into image tampering and Deepfake techniques. The former typically moves or erases the visual elements in ordinary images, while the latter manipulates the expressions and even the identity of human faces. Accordingly, the means of defense include image tampering detection and Deepfake detection, which share a wide variety of properties. In this paper, we provide a comprehensive review of the current media tampering detection approaches, and discuss the challenges and trends in this field for future research.

本文报告了Chalearn的Autodl挑战系列的结果和后攻击分析，这有助于对自动学习（DL）进行分类，以便在各种环境中引入的深度学习（DL），但缺乏公平的比较。格式化所有输入数据模型（时间序列，图像，视频，文本，表格）作为张量，所有任务都是多标签分类问题。代码提交已在隐藏的任务上执行，具有限制时间和计算资源，推动快速获取结果的解决方案。在此设置中，DL方法占主导地位，但流行的神经结构搜索（NAS）是不切实际的。解决方案依赖于微调预培训的网络，架构匹配数据模块。挑战后测试没有透露超出强加时间限制的改进。虽然没有组件尤其原始或新颖，但是一个高级模块化组织出现了“Meta-Learner”，“数据摄入”，“模型选择器”，“模型/学习者”和“评估员”。这种模块化使得消融研究，揭示了（离坡）元学习，合奏和高效数据管理的重要性。异构模块组合的实验进一步证实了获胜解决方案的（本地）最优性。我们的挑战队遗产包括一个持久的基准（http://utodl.chalearn.org），获胜者的开放源代码，以及免费的“autodl自助服务”。

Video synthesis methods rapidly improved in recent years, allowing easy creation of synthetic humans. This poses a problem, especially in the era of social media, as synthetic videos of speaking humans can be used to spread misinformation in a convincing manner. Thus, there is a pressing need for accurate and robust deepfake detection methods, that can detect forgery techniques not seen during training. In this work, we explore whether this can be done by leveraging a multi-modal, out-of-domain backbone trained in a self-supervised manner, adapted to the video deepfake domain. We propose FakeOut; a novel approach that relies on multi-modal data throughout both the pre-training phase and the adaption phase. We demonstrate the efficacy and robustness of FakeOut in detecting various types of deepfakes, especially manipulations which were not seen during training. Our method achieves state-of-the-art results in cross-manipulation and cross-dataset generalization. This study shows that, perhaps surprisingly, training on out-of-domain videos (i.e., videos with no speaking humans), can lead to better deepfake detection systems. Code is available on GitHub.

尽管令人鼓舞的是深泡检测的进展，但由于训练过程中探索的伪造线索有限，对未见伪造类型的概括仍然是一个重大挑战。相比之下，我们注意到Deepfake中的一种常见现象：虚假的视频创建不可避免地破坏了原始视频中的统计规律性。受到这一观察的启发，我们建议通过区分实际视频中没有出现的“规律性中断”来增强深层检测的概括。具体而言，通过仔细检查空间和时间属性，我们建议通过伪捕获生成器破坏真实的视频，并创建各种伪造视频以供培训。这种做法使我们能够在不使用虚假视频的情况下实现深泡沫检测，并以简单有效的方式提高概括能力。为了共同捕获空间和时间上的破坏，我们提出了一个时空增强块，以了解我们自我创建的视频之间的规律性破坏。通过全面的实验，我们的方法在几个数据集上表现出色。

为了防止操纵图像内容（例如剪接，复制移动和删除），我们开发了一个渐进的时空通道相关网络（PSCC-NET），以检测和本地化图像操作。 PSCC-NET以两路程的过程处理图像：一条自上而下的路径，该路径提取本地和全局特征以及检测输入图像是否被操纵的自下而上的路径，并在多个尺度上估算其操纵掩码，每个尺度都在其中面具的条件是在前一个。与传统的编码器编码器和无流动结构不同，PSCC-NET在不同尺度上的功能具有密集的交叉连接，以粗到更细致的方式产生操纵罩。此外，空间通道相关模块（SCCM）捕获自下而上路径中的空间和渠道相关性，该路径赋予了整体提示，使网络能够应对广泛的操纵攻击。得益于轻巧的主链和渐进式机制，PSCC-NET可以在50+ fps下处理1,080p图像。广泛的实验证明了PSCC-NET优于最先进方法在检测和定位方面。

域适应（DA）最近在医学影像社区提出了强烈的兴趣。虽然已经提出了大量DA技术进行了用于图像分割，但大多数这些技术已经在私有数据集或小公共可用数据集上验证。此外，这些数据集主要解决了单级问题。为了解决这些限制，与第24届医学图像计算和计算机辅助干预（Miccai 2021）结合第24届国际会议组织交叉模态域适应（Crossmoda）挑战。 Crossmoda是无监督跨型号DA的第一个大型和多级基准。挑战的目标是分割参与前庭施瓦新瘤（VS）的后续和治疗规划的两个关键脑结构：VS和Cochleas。目前，使用对比度增强的T1（CET1）MRI进行VS患者的诊断和监测。然而，使用诸如高分辨率T2（HRT2）MRI的非对比度序列越来越感兴趣。因此，我们创建了一个无人监督的跨模型分段基准。训练集提供注释CET1（n = 105）和未配对的非注释的HRT2（n = 105）。目的是在测试集中提供的HRT2上自动对HRT2进行单侧VS和双侧耳蜗分割（n = 137）。共有16支球队提交了评估阶段的算法。顶级履行团队达成的表现水平非常高（最佳中位数骰子 - vs：88.4％; Cochleas：85.7％）并接近完全监督（中位数骰子 - vs：92.5％;耳蜗：87.7％）。所有顶级执行方法都使用图像到图像转换方法将源域图像转换为伪目标域图像。然后使用这些生成的图像和为源图像提供的手动注释进行培训分割网络。

该卷包含来自机器学习挑战的选定贡献“发现玛雅人的奥秘”，该挑战在欧洲机器学习和数据库中知识发现的欧洲挑战赛曲目（ECML PKDD 2021）中提出。遥感大大加速了古代玛雅人森林地区的传统考古景观调查。典型的探索和发现尝试，除了关注整个古老的城市外，还集中在单个建筑物和结构上。最近，已经成功地尝试了使用机器学习来识别古代玛雅人定居点。这些尝试虽然相关，但却集中在狭窄的区域上，并依靠高质量的空中激光扫描（ALS）数据，该数据仅涵盖古代玛雅人曾经定居的地区的一小部分。另一方面，由欧洲航天局（ESA）哨兵任务制作的卫星图像数据很丰富，更重要的是公开。旨在通过执行不同类型的卫星图像（Sentinel-1和Sentinel-2和ALS）的集成图像细分来定位和识别古老的Maya架构（建筑物，Aguadas和平台）的“发现和识别古代玛雅体系结构（建筑物，Aguadas和平台）的挑战的“发现和识别古老的玛雅体系结构（建筑物，阿吉达斯和平台）的“发现玛雅的奥秘”的挑战， （LIDAR）数据。

Face forgery detection plays an important role in personal privacy and social security. With the development of adversarial generative models, high-quality forgery images become more and more indistinguishable from real to humans. Existing methods always regard as forgery detection task as the common binary or multi-label classification, and ignore exploring diverse multi-modality forgery image types, e.g. visible light spectrum and near-infrared scenarios. In this paper, we propose a novel Hierarchical Forgery Classifier for Multi-modality Face Forgery Detection (HFC-MFFD), which could effectively learn robust patches-based hybrid domain representation to enhance forgery authentication in multiple-modality scenarios. The local spatial hybrid domain feature module is designed to explore strong discriminative forgery clues both in the image and frequency domain in local distinct face regions. Furthermore, the specific hierarchical face forgery classifier is proposed to alleviate the class imbalance problem and further boost detection performance. Experimental results on representative multi-modality face forgery datasets demonstrate the superior performance of the proposed HFC-MFFD compared with state-of-the-art algorithms. The source code and models are publicly available at https://github.com/EdWhites/HFC-MFFD.

组织病理学分析是对癌前病变诊断的本金标准。从数字图像自动组织病理学分类的目标需要监督培训，这需要大量的专家注释，这可能是昂贵且耗时的收集。同时，精确分类从全幻灯片裁剪的图像斑块对于基于标准滑动窗口的组织病理学幻灯片分类方法是必不可少的。为了减轻这些问题，我们提出了一个精心设计的条件GaN模型，即hostogan，用于在类标签上合成现实组织病理学图像补丁。我们还研究了一种新颖的合成增强框架，可选择地添加由我们提出的HADOGAN生成的新的合成图像补丁，而不是直接扩展与合成图像的训练集。通过基于其指定标签的置信度和实际标记图像的特征相似性选择合成图像，我们的框架为合成增强提供了质量保证。我们的模型在两个数据集上进行评估：具有有限注释的宫颈组织病理学图像数据集，以及具有转移性癌症的淋巴结组织病理学图像的另一个数据集。在这里，我们表明利用具有选择性增强的组织产生的图像导致对宫颈组织病理学和转移性癌症数据集分别的分类性能（分别为6.7％和2.8％）的显着和一致性。