| 基于卷積LSTM的視頻中Deepfake檢測方法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：518 K | |
| 標簽： Deepfake檢測 計算機視覺 深度學(xué)習(xí) | |
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| 文檔介紹：以Deepfake為代表的偽造人臉技術(shù)，使用少量的人臉數(shù)據(jù)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(shù)的濫用將帶來惡劣的社會影響，需要使用檢測技術(shù)加以制裁。針對這一問題，已有若干檢測算法被提出?，F(xiàn)有方法具有一定局限性，單幀檢測算法忽略了Deepfake動態(tài)缺陷；當數(shù)據(jù)存在缺陷時，模型可能會陷入“學(xué)會特定臉”的陷阱中。提出了一種對視頻數(shù)據(jù)中的Deepfake檢測方法，使用結(jié)合CNN和LSTM的卷積LSTM，判斷視頻真?zhèn)?。提出了一種基于人臉特征點的cutout方法，能抑制網(wǎng)絡(luò)學(xué)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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