| 基于三維人臉數據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?。?span>4703 K | |
| 標簽： 深度偽造檢測 注意力機制 數據增強 | |
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| 文檔介紹：隨著深度偽造技術的發展，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據集進行實驗并以這三個數據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網絡與Transformer架構相結合作為檢測模型，通過采用三維人臉數據增強、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，達到了與最優檢測效果相當的檢測水平。 | |
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