【摘 要】
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人脸深度伪造检测技术对于打击虚假图像/视频泛滥具有至关重要的意义。提出了一种融合传统特征与神经网络的检测算法,算法结合了传统特征具有可解释性与神经网络高准确率的优
【机 构】
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四川大学电子信息学院,中国信息安全测评中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61871278）;成都市产业集群协同创新项目(2016-XT00-00015-GX）;四川省科技计划项目(2018HH0143);四川省教育厅项目(18ZB0355)
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人脸深度伪造检测技术对于打击虚假图像/视频泛滥具有至关重要的意义。提出了一种融合传统特征与神经网络的检测算法,算法结合了传统特征具有可解释性与神经网络高准确率的优点,利用图像灰度共生矩阵以及XceptionNet组成双特征提取模块,然后在全卷积网络中充分考虑双流融合特征信息,最终根据网络多损失实现图像真伪分类判决。在FaceForensics++数据集上进行了训练和测试,实验结果表明,相比现有深度学习算法,检测准确率有明显提升。而且由于引入的纹理特征具有一定的可解释性,表现出良好的鉴别性能。
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