FaceswapDetection

딥페이크 얼굴의 이목구비 경계에서 합성 흔적을 탐지합니다.

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파일 구조

FaceswapDetection/
├── demo.py          # Gradio 웹 데모
├── train.py         # 학습 메인
├── visualize.py     # 결과 시각화
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└── utils/
    ├── face_detection.py    # 얼굴 검출 (Haar Cascade)
    └── boundary_extract.py  # 경계선 추출

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개발 히스토리

1차 시도 (기각)

• 방식: DeepLabV3 Segmentation → 얼굴-배경 경계 추출 → CNN
• 문제: 배경 텍스처 노이즈가 커서 신호가 묻힘
• 정확도: ~60%

2차 시도 (현재)

• 방식: Haar Cascade 얼굴 검출 → 70% 축소 → 이목구비 경계 추출 → ResNet50
• 핵심 개선: 얼굴-배경 경계 대신 얼굴 내부(눈/코/입 주변) 경계에 집중
• 정확도: 98.84% (FFHQ), 76.20% (외부 데이터셋)

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파이프라인

이미지
  └─► FaceDetection (shrink_ratio=0.7)   # 얼굴 박스 70% 축소
        └─► BoundaryExtractor            # 이목구비 주변 경계 추출
              └─► ResNet50               # 진짜/가짜 분류

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사용법

학습

python train.py

결과 시각화

python visualize.py

웹 데모

python demo.py

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데이터셋

• Real: FFHQ (Flickr-Faces-HQ)
• Fake: FFHQ 기반 Face swap 이미지 (111K)

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성능

데이터셋	Accuracy	AUC
FFHQ (학습 분포)	98.84%	0.9543
외부 데이터셋	76.20%	-

외부 데이터셋 정확도 차이는 일반화 문제로, 추가 데이터 다양성 확보 필요

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