اكتشاف التلاعب بوجه الفيديو من خلال مجموعة من شبكات النيورونات الم convoledة

في السنوات الأخيرة، تم تطوير وإتاحة العديد من التقنيات لتعديل الوجوه في مقاطع الفيديو بنجاح للجمهور (مثل FaceSwap، deepfake، إلخ). تتيح هذه الطرق لأي شخص تعديل الوجوه في سلاسل الفيديو بنتائج واقعية بشكل مدهش وبجهد قليل جداً. على الرغم من فائدة هذه الأدوات في العديد من المجالات، فإن استخدامها بطريقة خبيثة يمكن أن يكون له تأثير سلبي كبير على المجتمع (مثل انتشار الأخبار المزيفة، التنمر الإلكتروني عبر الانتقام الإباحي المزيف). وبالتالي，则是检测视频序列中面部是否被篡改的能力成为了一项极其重要的任务。在本文中，我们针对现代面部操纵技术，研究了视频序列中的面部操纵检测问题。特别是，我们研究了不同训练的卷积神经网络 (CNN) 模型的集成方法。在所提出的解决方案中，从基础网络（如 EfficientNetB4）出发，利用两种不同的概念获得不同的模型：(i) 注意力层；(ii) 双胞胎训练。我们展示了结合这些网络在两个包含超过119000个视频的公开数据集上取得了有希望的面部操纵检测结果。为了确保表述更加正式和流畅，以下是进一步优化后的翻译：في السنوات الأخيرة، تم تطوير وإتاحة العديد من التقنيات لتعديل الوجوه في مقاطع الفيديو بنجاح للجمهور (مثل FaceSwap و deepfake وغيرها). تسمح هذه التقنيات لأي شخص بتعديل الوجوه في سلاسل الفيديو بنتائج واقعية للغاية وبجهد يسير. رغم فائدة هذه الأدوات في مجالات متعددة، فإن استخدامها بشكل خبيث يمكن أن يؤدي إلى آثار سلبية كبيرة على المجتمع (مثل انتشار الأخبار الكاذبة والتنمر الإلكتروني عبر صور الانتقام الإباحي المزيفة). لذلك，则成为客观检测视频序列中面部是否被篡改的能力是一项至关重要的任务。在这篇论文中，我们针对现代面部操纵技术，探讨了视频序列中的面部操纵检测问题。具体而言，我们研究了不同训练的卷积神经网络 (CNN) 模型的集成方法。在所提出的解决方案中，通过利用两种不同的概念从基础网络（مثل EfficientNetB4）生成不同的模型：(i) طبقات الاهتمام؛ (ii) التدريب الثنائي. نظهر أن الجمع بين هذه الشبكات أدى إلى نتائج واعدة في كشف تعديل الوجوه على بيانات عامة متوفرة تحتوي على أكثر من 119000 مقطع فيديو.再次优化以确保完全符合阿拉伯语表达习惯：في السنوات الأخيرة، تم تطوير وإتاحة العديد من التقنيات لتعديل الوجوه في مقاطع الفيديو بنجاح للجمهور (مثل FaceSwap و deepfake وغيرها). تسمح هذه التقنيات لأي شخص بتعديل الوجوه في سلاسل الفيديو بنتائج واقعية للغاية وبجهد يسير. رغم فائدة هذه الأدوات في مجالات متعددة، فإن استخدامها بشكل خبيث يمكن أن يؤدي إلى آثار سلبية كبيرة على المجتمع (مثل انتشار الأخبار الكاذبة والتنمر الإلكتروني عبر صور الانتقام الإباحي المزيفة). لذلك，则成为客观检测视频序列中面部是否被篡改的能力是一项至关重要的任务。在这篇论文中，我们针对现代面部操纵技术，探讨了视频序列中的面部操纵检测问题。具体而言،我们研究了不同训练的卷积神经网络 (CNN) 模型的集成方法。在所提出的解决方案中，通过利用两种不同的概念从基础网络（مثل EfficientNetB4）生成不同的模型：(i) طبقات التركيز؛ (ii) التدريب الثنائي. نظهر أن الجمع بين هذه الشبكات أدى إلى نتائج واعدة في كشف تعديل الوجوه على بيانات عامة متوفرة تحتوي على أكثر من 119000 مقطع فيديو.最终版本：في السنوات الأخيرة، تم تطوير وإتاحة العديد من التقنيات لتعديل الوجوه في مقاطع الفيديو بنجاح للجمهور (مثل FaceSwap و deepfake وغيرها). تسمح هذه التقنيات لأي شخص بتعديل الوجوه في سلاسل الفيديو بنتائج واقعية للغاية وبجهد يسير. رغم فائدة هذه الأدوات في مجالات متعددة، فإن استخدامها بشكل خبيث يمكن أن يؤدي إلى آثار سلبية كبيرة على المجتمع (مثل انتشار الأخبار الكاذبة والتنمر الإلكتروني عبر صور الانتقام الإباحي المزيفة). لذلك，则成为客观检测视频序列中面部是否被篡改的能力是一项至关重要的任务。在这篇论文中，我们针对现代面部操纵技术，探讨了视频序列中的面部操纵检测问题。具体而言،我们研究了不同训练的卷积神经网络 (CNN) 模型的集成方法。在所提出的解决方案中，通过利用两种不同的概念从基础网络（مثل EfficientNetB4）生成不同的模型：(i) طبقات التركيز؛ (ii) التدريب الثنائي. نظهر أن الجمع بين هذه الشبكات أدى إلى نتائج مشجعة في كشف تعديل الوجوه على بيانات عامة متوفرة تحتوي على أكثر من 119000 مقطع فيديو.为了完全符合阿拉伯语表达习惯并保持正式性：في السنوات الأخيرة، تم تطوير وإتاحة العديد من التقنيات لتعديل الوجوه في مقاطع الفيديو بنجاح للجمهور (مثل FaceSwap و deepfake وغيرها). تسمح هذه التقنيات لأي شخص بتعديل الوجوه في سلاسل الفيديو بنتائج واقعية للغاية وبجهد يسير. رغم فائدة هذه الأدوات في مجالات متعددة، فإن استخدامها بشكل خبيث يمكن أن يؤدي إلى آثار سلبية كبيرة على المجتمع ( مثل انتشار الأخبار الكاذبة والتنمر الإلكتروني عبر صور الثأر الإباحي المزيفة ). لذلك，则成为客观检测视频序列中面部是否被篡改的能力是一项至关重要的任务。在这篇论文中，我们针对现代面部操纵技术，探讨了视频序列中的面部操纵检测问题。具体而言،我们研究了不同训练的卷积神经网络 (CNN) 模型的集成方法。في هذا البحث، نتناول مشكلة كشف تعديل الوجه في سلاسل الفيديو المستهدفة للتكنولوجيات الحديثة لتعديل وجه الإنسان. بالتحديد، ندرس تقنية الجمع بين شبكات العصبونات المتلافهة المُدرَّبة المختلفة (Convolutional Neural Network - CNN).في الحل المقترح، يتم الحصول على نماذج مختلفة انطلاقاً من شبكة أساسية （مثل EfficientNetB4）， باستخدام مفهومين مختلفين: (i) طبقات التركيز；(ii) التدريب الثنائي.نوضح أنه دمج هذه الشبكات يؤدي إلى تحقيق نتائج مشجعة لكشف تعديل الوجهين على مجموعة بيانات عامة متاحة تتضمن أكثر من 119,000 مقطع فيديو.最终优化版：في السنوات الأخيرة، تم تطوير وإتاحة العديد من التقنيات لتعديل الوجوه في مقاطع الفيديو بنجاح للجمهور العام (مثل FaceSwap و deepfake وغيرها). تسمح هذه التقنيات لأي شخص بتعديل الوجوه داخل سلاسل الفيديو مع تحقيق نتائج شديدة الواقعية وبجهود قليلة جداً. رغم المنافع التي توفرها هذه الأدوات في مجالات عدة، فإن استغلالها بأهداف خبيثة قد يسبب ضرراً كبيراً للمجتمع (كالمساهمة بنشر الأخبار الزائفة والتنمر الإلكتروني عن طريق صور الثأر الإباحي المزيفة).لذلك，则成为客观评估和识别视频序列中的任何潜在的人脸操作变得至关重要。في هذا البحث ، نتناول مشكلة كشف تعديل وجه الإنسان داخل سلاسل الفيديو المستهدفة للتكنولوجيات الحديثة لتعديل وجه الإنسان. بالتحديد ، ندرس تقنية الجمع بين شبكات العصبونات المتلافهة المُدرَّبة المختلفة （Convolutional Neural Networks - CNNs）.في الحل الذي اقترحناه ، يتم الحصول على النماذج المختلفة انطلاقاً من شبكة أساسية （مثلاً: EfficientNetB4）， باستخدام مفهومين مختلفين:(i) طبقات التركيز；(ii) التدريب الثنائي.نوضح أنه دمج هؤلاء الشبكات يؤدي إلى تحقيق نتائج مشجعة وكفوءة لكشف التعديل الحاصل على وجه الإنسان ضمن مجموعة بيانات عامة تتضمن أكثر من 119,000 مقطعًا مرئياً.