The image recapture attack is an effective image manipulation method to erase certain forensic traces, and when targeting on personal document images, it poses a great threat to the security of e-commerce and other web applications. Considering the current learning-based methods suffer from serious overfitting problem, in this paper, we propose a novel two-branch deep neural network by mining better generalized recapture artifacts with a designed frequency filter bank and multi-scale cross-attention fusion module. In the extensive experiment, we show that our method can achieve better generalization capability compared with state-of-the-art techniques on different scenarios.

随着在我们日常生活中的面部识别系统的部署增加，面部呈现攻击检测（PAD）在保护面部识别系统中吸引了很多关注并发挥着关键作用。尽管通过在数据集中的手工制作和基于深度学习的方法方面取得了巨大表现，但在处理看不见场景时的性能下降。在这项工作中，我们提出了一种双流卷积神经网络（CNNS）框架。一个流适应四种学习频率滤波器，以学习频域中的特征，这些功能域不太受传感器/照明的变化的影响。另一个流利用RGB图像来补充频域的特征。此外，我们提出了分层关注模块集成，通过考虑CNN的不同层中的深度特征的性质，在不同阶段中加入来自两个流的信息。在数据集内和交叉数据集设置中评估所提出的方法，结果表明，我们所提出的方法在与最先进的最先进的最新的大多数实验装置中提高了最平移，包括明确为域适应设计的方法/换档问题。我们成功证明了我们提出的垫解决方案的设计，在一步的融合研究中，涉及我们所提出的学习频率分解，我们的分层注意模块设计和使用的损耗功能。培训码和预先接受训练的型号是公开发布的

As ultra-realistic face forgery techniques emerge, deepfake detection has attracted increasing attention due to security concerns. Many detectors cannot achieve accurate results when detecting unseen manipulations despite excellent performance on known forgeries. In this paper, we are motivated by the observation that the discrepancies between real and fake videos are extremely subtle and localized, and inconsistencies or irregularities can exist in some critical facial regions across various information domains. To this end, we propose a novel pipeline, Cross-Domain Local Forensics (XDLF), for more general deepfake video detection. In the proposed pipeline, a specialized framework is presented to simultaneously exploit local forgery patterns from space, frequency, and time domains, thus learning cross-domain features to detect forgeries. Moreover, the framework leverages four high-level forgery-sensitive local regions of a human face to guide the model to enhance subtle artifacts and localize potential anomalies. Extensive experiments on several benchmark datasets demonstrate the impressive performance of our method, and we achieve superiority over several state-of-the-art methods on cross-dataset generalization. We also examined the factors that contribute to its performance through ablations, which suggests that exploiting cross-domain local characteristics is a noteworthy direction for developing more general deepfake detectors.

区分计算机生成（CG）和自然摄影图像（PG）图像对于验证数字图像的真实性和独创性至关重要。但是，最近的尖端生成方法使CG图像中的合成质量很高，这使得这项具有挑战性的任务变得更加棘手。为了解决这个问题，提出了具有深层质地和高频特征的联合学习策略，以进行CG图像检测。我们首先制定并深入分析CG和PG图像的不同采集过程。基于这样的发现，即图像采集中的多个不同模块将导致对图像中基于卷积神经网络（CNN）渲染的不同敏感性不一致，我们提出了一个深层纹理渲染模块，以增强纹理差异和歧视性纹理表示。具体而言，生成语义分割图来指导仿射转换操作，该操作用于恢复输入图像不同区域中的纹理。然后，原始图像和原始图像和渲染图像的高频组件的组合被馈入配备了注意机制的多支球神经网络，该神经网络分别优化了中间特征，并分别促进了空间和通道维度的痕量探索。在两个公共数据集和一个具有更现实和多样化图像的新构建的数据集上进行的广泛实验表明，所提出的方法的表现优于现有方法，从而明确的余量。此外，结果还证明了拟议方法后处理操作和生成对抗网络（GAN）生成的图像的检测鲁棒性和泛化能力。

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.

随着面部伪造技术的快速发展，由于安全问题，伪造的检测引起了越来越多的关注。现有方法尝试使用频率信息在高质量的锻造面上进行微妙的伪影。然而，频率信息的开发是粗糙的，更重要的是，他们的香草学习过程努力提取细粒度的伪造痕迹。为了解决这个问题，我们提出了一个渐进式增强学习框架来利用RGB和细粒度的频率线索。具体而言，我们对RGB图像进行细粒度分解，以在频率空间中完全删除真实的迹线和虚假的迹线。随后，我们提出了一种基于双分支网络的渐进式增强学习框架，结合自增强和互增强模块。自增强模块基于空间噪声增强和渠道注意，捕获不同输入空间中的迹线。通过在共享空间维度中通信，互增强模块同时增强RGB和频率特征。逐步增强过程有助于学习具有细粒面的伪造线索的歧视特征。在多个数据集上进行广泛的实验表明我们的方法优于最先进的面部伪造检测方法。

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）。

近年来，随着面部编辑和发电的迅速发展，越来越多的虚假视频正在社交媒体上流传，这引起了极端公众的关注。基于频域的现有面部伪造方法发现，与真实图像相比，GAN锻造图像在频谱中具有明显的网格视觉伪像。但是对于综合视频，这些方法仅局限于单个帧，几乎不关注不同框架之间最歧视的部分和时间频率线索。为了充分利用视频序列中丰富的信息，本文对空间和时间频域进行了视频伪造检测，并提出了一个离散的基于余弦转换的伪造线索增强网络（FCAN-DCT），以实现更全面的时空功能表示。 FCAN-DCT由一个骨干网络和两个分支组成：紧凑特征提取（CFE）模块和频率时间注意（FTA）模块。我们对两个可见光（VIS）数据集Wilddeepfake和Celeb-DF（V2）进行了彻底的实验评估，以及我们的自我构建的视频伪造数据集DeepFakenir，这是第一个近境模式的视频伪造数据集。实验结果证明了我们方法在VIS和NIR场景中检测伪造视频的有效性。

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.

面对抗泡沫（FAS）和伪造探测在保护面部生物识别系统免受演示攻击（PAS）和恶性数字操作（例如，Deepfakes）中的生物识别系统中起着至关重要的作用。尽管大规模数据和强大的深层模型有希望的表现，但现有方法的概括问题仍然是一个空旷的问题。最近的大多数方法都集中在1）单峰视觉外观或生理学（即远程光摄影学（RPPG））线索；和2）用于FAS或面部伪造检测的分离特征表示。一方面，单峰外观和RPPG功能分别容易受到高保真的面孔3D面膜和视频重播攻击的影响，从而激发了我们设计可靠的多模式融合机制，用于广义面部攻击检​​测。另一方面，FAS和面部伪造探测任务（例如，定期的RPPG节奏和BONAFIDE的香草外观）都有丰富的共同特征，提供了可靠的证据来设计联合FAS和面部伪造探测系统，以多任务学习方式。在本文中，我们使用视觉外观和生理RPPG提示建立了第一个关节面欺骗和伪造的检测基准。为了增强RPPG的周期性歧视，我们使用两种面部时空时代的RPPG信号图及其连续小波转换为输入的两分支生理网络。为了减轻模态偏差并提高融合功效，我们在多模式融合之前对外观和RPPG特征进行了加权批次和层归一化。我们发现，可以通过对这两个任务的联合培训来改善单峰（外观或RPPG）和多模式（外观+RPPG）模型的概括能力。我们希望这种新的基准将促进FAS和DeepFake检测社区的未来研究。

对于单眼360图像，深度估计是一个具有挑战性的，因为失真沿纬度增加。为了感知失真，现有方法致力于设计深层且复杂的网络体系结构。在本文中，我们提供了一种新的观点，该视角为360图像构建了可解释且稀疏的表示形式。考虑到几何结构在深度估计中的重要性，我们利用Contourlet变换来捕获光谱域中的显式几何提示，并将其与空间域中的隐含提示集成在一起。具体而言，我们提出了一个由卷积神经网络和Contourlet变换分支组成的神经轮廓网络。在编码器阶段，我们设计了一个空间光谱融合模块，以有效融合两种类型的提示。与编码器相反，我们采用了逆向方形变换，并通过学习的低通子带和带通道的定向子带来构成解码器中的深度。在三个流行的全景图像数据集上进行的实验表明，所提出的方法的表现优于最先进的方案，其收敛速度更快。代码可在https://github.com/zhijieshen-bjtu/neural-contourlet-network-for-mode上找到。

Image manipulation localization aims at distinguishing forged regions from the whole test image. Although many outstanding prior arts have been proposed for this task, there are still two issues that need to be further studied: 1) how to fuse diverse types of features with forgery clues; 2) how to progressively integrate multistage features for better localization performance. In this paper, we propose a tripartite progressive integration network (TriPINet) for end-to-end image manipulation localization. First, we extract both visual perception information, e.g., RGB input images, and visual imperceptible features, e.g., frequency and noise traces for forensic feature learning. Second, we develop a guided cross-modality dual-attention (gCMDA) module to fuse different types of forged clues. Third, we design a set of progressive integration squeeze-and-excitation (PI-SE) modules to improve localization performance by appropriately incorporating multiscale features in the decoder. Extensive experiments are conducted to compare our method with state-of-the-art image forensics approaches. The proposed TriPINet obtains competitive results on several benchmark datasets.

源相机识别工具辅助图像法医调查人员将讨论的图像与可疑摄像机相关联。已经基于在获取期间图像中留下的微妙迹线的分析来开发了各种技术。由传感器缺陷引起的照片响应非均匀性（PRNU）噪声模式已被证明是识别源相机的有效方法。现有文献表明，PRNU是唯一是特定于设备的指纹，并且能够识别确切的源设备。然而，PRNU易受相机设置，图像内容，图像处理操作和反务攻击的影响。法医调查员不知道反务攻击​​或附带图像操纵有误导的风险。两个PRNU匹配期间的空间同步要求也代表了PRNU的一个主要限制。近年来，基于深度学习的方法在识别源相机模型方面取得了成功。然而，通过这些数据驱动方法识别相同模型的各个摄像机仍然不令人满意。在本文中，我们可以在数字图像中阐明能够识别相同模型的各个摄像机的数字图像中的新的强大数据驱动设备特定指纹。发现新设备指纹是独立于无关的，随机性的，全局可用，解决空间同步问题。与驻留在高频带中的PRNU不同，从低频和中频频带提取新的设备指纹，这解析了PRNU无法抗争的脆弱问题。我们对各种数据集的实验表明，新的指纹对图像操纵具有高度弹性，例如旋转，伽马校正和侵略性JPEG压缩。

随着移动设备的快速开发，现代使用的手机通常允许用户捕获4K分辨率（即超高定义）图像。然而，对于图像进行示范，在低级视觉中，一项艰巨的任务，现有作品通常是在低分辨率或合成图像上进行的。因此，这些方法对4K分辨率图像的有效性仍然未知。在本文中，我们探索了Moire模式的删除，以进行超高定义图像。为此，我们提出了第一个超高定义的演示数据集（UHDM），其中包含5,000个现实世界4K分辨率图像对，并对当前最新方法进行基准研究。此外，我们提出了一个有效的基线模型ESDNET来解决4K Moire图像，其中我们构建了一个语义对准的比例感知模块来解决Moire模式的尺度变化。广泛的实验表明了我们的方法的有效性，这可以超过最轻巧的优于最先进的方法。代码和数据集可在https://xinyu-andy.github.io/uhdm-page上找到。

呈现攻击检测（PAD）方法的稳健性和泛化能力至关重要，以确保面部识别系统（FRSS）的安全性。但是，在真实的场景中，呈现攻击（PAS）是各种各样的且难以收集的。现有焊盘方法高度依赖于有限的训练集，并且不能概括到未知的PAS。与PAD任务不同，可以有效地采用其他与真实面（例如面部识别和属性编辑）训练的其他与面部识别和属性编辑）培训的其他相关任务。灵感来自于此，我们建议从其他与面部相关的任务应用任务（任务分类）来解决面板，以改善检测PAS的泛化能力。所提出的方法，首先从其他面部相关任务引入任务特定功能，然后，我们使用曲线图注意网络（GAT）来设计跨模型适配器来重新绘制此类功能以适应焊盘任务。最后，通过使用基于CNN的PA检测器和重新映射特征的分层特征来实现面板。实验结果表明，与最先进的方法相比，该方法可以在复杂和混合数据集中实现显着的改进。特别是，当使用Oulu-NPU，Casia-Fasd和IDIAP重放攻击训练时，我们在MSU-MFSD中获得了5.48％的HTET（半总错误率），优于基准7.39％。代码将公开可用。

引导过滤器是计算机视觉和计算机图形中的基本工具，旨在将结构信息从引导图像传输到目标图像。大多数现有方法构造来自指导本身的滤波器内核，而不考虑指导和目标之间的相互依赖性。然而，由于两种图像中通常存在显着不同的边沿，只需将引导的所有结构信息传送到目标即将导致各种伪像。要应对这个问题，我们提出了一个名为Deep Enterponal引导图像过滤的有效框架，其过滤过程可以完全集成两个图像中包含的互补信息。具体地，我们提出了一种注意力内核学习模块，分别从引导和目标生成双组滤波器内核，然后通过在两个图像之间建模像素方向依赖性来自适应地组合它们。同时，我们提出了一种多尺度引导图像滤波模块，以粗略的方式通过所构造的内核逐渐产生滤波结果。相应地，引入了多尺度融合策略以重用中间导点在粗略的过程中。广泛的实验表明，所提出的框架在广泛的引导图像滤波应用中，诸如引导超分辨率，横向模态恢复，纹理拆除和语义分割的最先进的方法。

Pansharpening是指具有高空间分辨率的全色图像的融合和具有低空间分辨率的多光谱图像，旨在获得高空间分辨率多光谱图像。在本文中，我们提出了一种新的深度神经网络架构，通过考虑以下双型结构，\ emph {ie，double级，双分支和双向，称为三双网络（TDNet）。通过使用TDNet的结构，可以充分利用平面图像的空间细节，并利用逐步注入低空间分辨率多光谱图像，从而产生高空间分辨率输出。特定的网络设计是由传统多分辨率分析（MRA）方法的物理公式的动机。因此，有效的MRA融合模块也集成到TDNet中。此外，我们采用了一些Reset块和一些多尺度卷积内核来加深和扩大网络，以有效增强所提出的TDNet的特征提取和鲁棒性。关于WorldView-3，Quickbird和GaoFen-2传感器获得的减少和全分辨率数据集的广泛实验表明了与最近最近的最先进的泛红花彭化方法相比，所提出的TDNet的优越性。一个消融的研究也证实了所提出的方法的有效性。

我们介绍了一个基于仅用于跟踪的变压器的暹罗样的双分支网络。给定模板和搜索映像，我们将它们分成非重叠补丁，并基于其在注意窗口中的其他人的匹配结果提取每个补丁的特征向量。对于每个令牌，我们估计它是否包含目标对象和相应的大小。该方法的优点是，该特征从匹配中学到，最终匹配。因此，功能与目标跟踪任务对齐。该方法实现更好或比较的结果作为首先使用CNN提取特征的最佳性能，然后使用变压器熔断它们。它优于GOT-10K和VOT2020基准上的最先进的方法。此外，该方法在一个GPU上实现了实时推理速度（约为40美元的FPS）。代码和模型将被释放。

最近的跟踪器采用变压器来组合或替换广泛使用的重新NET作为其新的骨干网络。尽管他们的跟踪器在常规场景中运行良好，但是他们只是将2D功能弄平为序列，以更好地匹配变压器。我们认为这些操作忽略了目标对象的空间先验，这可能仅导致次优结果。此外，许多作品表明，自我注意力实际上是一个低通滤波器，它与输入功能或键/查询无关。也就是说，它可能会抑制输入功能的高频组成部分，并保留甚至放大低频信息。为了解决这些问题，在本文中，我们提出了一个统一的空间频率变压器，该变压器同时建模高斯空间先验和高频强调（GPHA）。具体而言，高斯空间先验是使用双重多层感知器（MLP）生成的，并注入了通过将查询和自我注意的关键特征乘产生的相似性矩阵。输出将被馈入软磁层，然后分解为两个组件，即直接信号和高频信号。低通和高通的分支被重新缩放并组合以实现全通，因此，高频特征将在堆叠的自发层中得到很好的保护。我们进一步将空间频率变压器整合到暹罗跟踪框架中，并提出一种新颖的跟踪算法，称为SFTRANST。基于跨级融合的SwintransFormer被用作骨干，还使用多头交叉意见模块来增强搜索和模板功能之间的相互作用。输出将被馈入跟踪头以进行目标定位。短期和长期跟踪基准的广泛实验都证明了我们提出的框架的有效性。

多尺度体系结构和注意力模块在许多基于深度学习的图像脱落方法中都显示出有效性。但是，将这两个组件手动设计和集成到神经网络中需要大量的劳动力和广泛的专业知识。在本文中，高性能多尺度的细心神经体系结构搜索（MANAS）框架是技术开发的。所提出的方法为图像脱落任务的最爱的多个灵活模块制定了新的多尺度注意搜索空间。在搜索空间下，建立了多尺度的细胞，该单元被进一步用于构建功能强大的图像脱落网络。通过基于梯度的搜索算法自动搜索脱毛网络的内部多尺度架构，该算法在某种程度上避免了手动设计的艰巨过程。此外，为了获得强大的图像脱落模型，还提出了一种实用有效的多到一对训练策略，以允许去磨损网络从具有相同背景场景的多个雨天图像中获取足够的背景信息，与此同时，共同优化了包括外部损失，内部损失，建筑正则损失和模型复杂性损失在内的多个损失功能，以实现可靠的损伤性能和可控的模型复杂性。对合成和逼真的雨图像以及下游视觉应用（即反对检测和分割）的广泛实验结果始终证明了我们提出的方法的优越性。