Detecting Temporally Localized Manipulations in Authentic Video Streams
作者: Okan Umur, Ali Emre Güşlü, Ibrahim Delibasoglu
分类: cs.CV
发布日期: 2026-06-05
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出针对真实视频流的局部操控检测方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 视频操控检测 深度伪造 数据集构建 特征提取 内容自适应阈值 DINOv3 视频分析
📋 核心要点
- 现有方法在检测真实视频中短暂操控片段时存在不足，无法有效应对复杂的操控场景。
- 本文提出了一种新的数据集，专注于真实视频中的短暂操控片段，并评估了基于DINOv3特征的两种检测方法。
- 实验结果显示，所提方法在局部操控检测上建立了初步基准，并强调了内容自适应阈值机制的必要性。
📝 摘要（中文）
随着视频编辑和生成性人工智能技术的快速发展，现实视频操控变得愈加容易。尽管现有数据集在深度伪造检测、物体移除和视频修复方面取得了显著进展，但它们未能充分模拟在真实视频中插入短暂操控片段的场景。本文回顾了相关文献中的代表性数据集，分析其特征并讨论其在时间局部化操控检测方面的局限性。基于此分析，提出了一个专门设计用于包含短暂且高度真实操控区间的真实视频的新数据集。最后，评估了两种互补的方法，并在自定义测试集上建立了初步基准。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在真实视频流中检测短暂操控片段的具体问题。现有方法未能有效处理这种复杂的操控场景，导致检测准确性不足。
核心思路：论文的核心思路是构建一个专门的数据集，包含短暂且高度真实的操控区间，并基于DINOv3特征开发两种检测方法，以提高检测的准确性和鲁棒性。
技术框架：整体架构包括数据集构建、特征提取和操控检测三个主要模块。首先，构建包含真实视频和操控片段的新数据集；其次，利用DINOv3提取视频特征；最后，应用两种方法进行操控检测。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了一个新的数据集和基于DINOv3特征的检测方法，特别是引入了基于连续帧相似度的方法来检测时间操控边界，这与现有方法有本质区别。
关键设计：在参数设置上，采用了三种阈值策略来评估线性探测器的性能，并设计了基于连续帧相似度的检测机制，以提高操控边界的检测精度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提方法在局部操控检测上建立了初步基准，特别是在使用DINOv3特征的情况下，检测准确率显著提高。具体性能数据和对比基线将在公开的代码和数据集中提供，展示了内容自适应阈值机制的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括视频监控、社交媒体内容审核和数字取证等。通过提高对短暂操控片段的检测能力，可以有效防止虚假信息传播，增强视频内容的可信度，具有重要的实际价值和社会影响。
📄 摘要（原文）
The rapid advancement of video editing and generative artificial intelligence technologies has made realistic video manipulation increasingly accessible. Although existing datasets have significantly advanced research in deepfake detection, object removal, and video inpainting, they do not adequately model scenarios in which a short manipulated segment is inserted into an otherwise authentic video and the original video continues afterward. In this study, we review representative datasets from the literature, analyze their characteristics, and discuss their limitations with respect to temporally localized realistic manipulation detection. Based on this analysis, we motivate the need for a new dataset specifically designed for authentic videos containing short and highly realistic manipulated intervals. Finally, we evaluate two complementary approaches on our custom-curated test set to establish an initial benchmark for this challenging scenario. The first employs a linear probe on DINOv3 features, assessed under three thresholding strategies. The second leverages DINOv3 features with a consecutive frame similarity-based method to detect temporal manipulation boundaries. Together, these experiments provide an initial benchmark for partially manipulated video detection and highlight the need for content-adaptive thresholding mechanisms. The dataset, code, and supplementary materials are publicly available at https://github.com/OkanUmur/temporally-localized-video-manipulation-detection.