| 基于三維人臉數(shù)據(jù)增強的深度偽造檢測方法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：4703 K | |
| 標簽： 深度偽造檢測 注意力機制 數(shù)據(jù)增強 | |
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| 文檔介紹：隨著深度偽造技術的發(fā)展，深度偽造視頻的制作及傳播變得越來越容易，給社會帶來了巨大的安全風險，深度偽造檢測算法成為當前網(wǎng)絡安全領域的重要方向。聚焦于提出一種泛化性能更好、效率更高、可解釋性更強的深度偽造檢測算法，主要針對DFDC、FaceForensic++及CelebDF三個深度偽造視頻數(shù)據(jù)集進行實驗并以這三個數(shù)據(jù)集集中訓練出檢測模型，首先使用人臉檢測算法MTCNN提取人臉圖像，進而將EfficientNet網(wǎng)絡與Transformer架構相結合作為檢測模型，通過采用三維人臉數(shù)據(jù)增強、注意力機制以及全局局部融合方法對模型進行訓練和測試。模型在未使用型集成、知識蒸餾等方法的基礎上，達到了與最優(yōu)檢測效果相當?shù)臋z測水平。 | |
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