| 基于卷積LSTM的視頻中Deepfake檢測方法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>518 K | |
| 標簽： Deepfake檢測 計算機視覺 深度學習 | |
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| 文檔介紹：以Deepfake為代表的偽造人臉技術，使用少量的人臉數據就能將視頻中的人臉替換成為目標人臉，從而達到偽造視頻的目的。此類技術的濫用將帶來惡劣的社會影響，需要使用檢測技術加以制裁。針對這一問題，已有若干檢測算法被提出。現有方法具有一定局限性，單幀檢測算法忽略了Deepfake動態缺陷；當數據存在缺陷時，模型可能會陷入“學會特定臉”的陷阱中。提出了一種對視頻數據中的Deepfake檢測方法，使用結合CNN和LSTM的卷積LSTM，判斷視頻真偽。提出了一種基于人臉特征點的cutout方法，能抑制網絡學會特定臉。實驗表明，在不同場景下，準確度對比基準算法均有提升。 | |
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