融合傳統(tǒng)特征與神經(jīng)網(wǎng)絡的深度偽造檢測算法 | |
所屬分類:技術論文 | |
上傳者:zhoubin333 | |
文檔大?。?span>593 K | |
標簽: 深度偽造 圖像鑒偽 特征融合 | |
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文檔介紹:人臉深度偽造檢測技術對于打擊虛假圖像/視頻泛濫具有至關重要的意義。提出了一種融合傳統(tǒng)特征與神經(jīng)網(wǎng)絡的檢測算法,算法結合了傳統(tǒng)特征具有可解釋性與神經(jīng)網(wǎng)絡高準確率的優(yōu)點,利用圖像灰度共生矩陣以及XceptionNet組成雙特征提取模塊,然后在全卷積網(wǎng)絡中充分考慮雙流融合特征信息,最終根據(jù)網(wǎng)絡多損失實現(xiàn)圖像真?zhèn)畏诸惻袥Q。在FaceForensics++數(shù)據(jù)集上進行了訓練和測試,實驗結果表明,相比現(xiàn)有深度學習算法,檢測準確率有明顯提升。而且由于引入的紋理特征具有一定的可解釋性,表現(xiàn)出良好的鑒別性能。 | |
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