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?。?span>518 K
標(biāo)簽： Deepfake檢測 計(jì)算機(jī)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(biāo)人臉，從而達(dá)到偽造視頻的目的。此類技術(shù)的濫用將帶來惡劣的社會(huì)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。現(xiàn)有方法具有一定局限性，單幀檢測算法忽略了Deepfake動(dòng)態(tài)缺陷；當(dāng)數(shù)據(jù)存在缺陷時(shí)，模型可能會(huì)陷入“學(xué)會(huì)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)巍Ｌ岢隽艘环N基于人臉特征點(diǎn)的cutout方法，能抑制網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)特定臉。實(shí)驗(yàn)表明，在不同場景下，準(zhǔn)確度對比基準(zhǔn)算法均有提升。
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