【摘 要】
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视频处理技术的进步使得人们对数字视频进行编辑、伪造变得更加容易,而通过深度伪造生成的视频则更加难以辨别其真实性。深度伪造常常被用于制造色情视频和与政治人物相关的虚假视频,造成突出的负面社会影响。因此,对数字视频的真实性进行鉴别变得十分重要。目前的鉴别方法主要针对深度伪造视频单帧内的伪造痕迹,缺乏对视频帧间相关信息的利用,从而忽略了光源不一致等帧间的伪造痕迹,数字视频的真实性鉴别准确率仍然较低。本文
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视频处理技术的进步使得人们对数字视频进行编辑、伪造变得更加容易,而通过深度伪造生成的视频则更加难以辨别其真实性。深度伪造常常被用于制造色情视频和与政治人物相关的虚假视频,造成突出的负面社会影响。因此,对数字视频的真实性进行鉴别变得十分重要。目前的鉴别方法主要针对深度伪造视频单帧内的伪造痕迹,缺乏对视频帧间相关信息的利用,从而忽略了光源不一致等帧间的伪造痕迹,数字视频的真实性鉴别准确率仍然较低。本文通过对数字视频帧间的关系进行分析,进而利用帧间关系信息提高对深度伪造视频真实性鉴别的准确性。本文的主要研究内容如下:1.为了捕捉在深度伪造视频中留下的帧间不一致痕迹,本文采用双向长短期记忆网络计算出需要保留和更新的信息,使用得到的信息对当前的视频帧进行分析,并结合条件随机场对双向长短期记忆网络的输出进行优化,使得在鉴别时能够充分地利用视频帧的前后相关信息。2.进一步地通过对视频帧的热力图进行分析,在特征提取阶段引入卷积块注意力模块,分别通过通道注意力模块和空间注意力模块计算特征图中通道和空间信息的权值比,充分利用相关信息的同时降低无用信息对结果的影响。本文在深度伪造视频数据集Celeb-DF上对所提出的鉴别方法进行实验,并与当前的一些方法在数据集Celeb-DF和Face Forensics++上进行对比,本文方法的视频真实性鉴别准确率分别达到了94%和98%以上。
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