Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть VideoForensicsHQ: Detecting High-quality Manipulated Face Videos. In ICME, 2021

  • Christian Theobalt
  • 2022-06-01
  • 100
VideoForensicsHQ: Detecting High-quality Manipulated Face Videos. In ICME, 2021
graphicsvisionneural renderingdeep learningAI
  • ok logo

Скачать VideoForensicsHQ: Detecting High-quality Manipulated Face Videos. In ICME, 2021 бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно VideoForensicsHQ: Detecting High-quality Manipulated Face Videos. In ICME, 2021 или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку VideoForensicsHQ: Detecting High-quality Manipulated Face Videos. In ICME, 2021 бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео VideoForensicsHQ: Detecting High-quality Manipulated Face Videos. In ICME, 2021

Paper abstract:
There are concerns that new approaches to the synthesis of high quality face videos may be misused to manipulate videos with malicious intent. The research community therefore developed methods for the detection of modified footage and assembled benchmark datasets for this task. In this paper, we examine how the performance of forgery detectors depends on the presence of artefacts that the human eye can see. We introduce a new benchmark dataset for face video forgery detection, of unprecedented quality. It allows us to demonstrate that existing detection techniques have difficulties detecting fakes that reliably fool the human eye. We thus introduce a new family of detectors that examine combinations of spatial and temporal features and outperform existing approaches both in terms of detection accuracy and generalization.

Reference for publication:
G. Fox, W. Liu, H. Kim, H-P. Seidel, M. Elgharib and C. Theobalt
VideoForensicsHQ: Detecting High-quality Manipulated Face Videos
International Conference on Multimedia and Expo (ICME), 2021.

link to publication website:
http://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/V...

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]