【摘 要】
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随着深度学习技术的飞速发展,利用生成式对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）和深度伪造（Deepfake）技术可以轻易生成高质量伪造人脸或视频。这些逼真人脸给犯罪调查、司法公正和名誉保护带来巨大挑战。因此,迫切需要可靠的伪造人脸检测技术。针对GAN生成的人脸图像,现有的检测算法虽然在库内检测方面已能满足需求,但是泛化性还有待提升。针对利用Deepfake技
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随着深度学习技术的飞速发展,利用生成式对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）和深度伪造（Deepfake）技术可以轻易生成高质量伪造人脸或视频。这些逼真人脸给犯罪调查、司法公正和名誉保护带来巨大挑战。因此,迫切需要可靠的伪造人脸检测技术。针对GAN生成的人脸图像,现有的检测算法虽然在库内检测方面已能满足需求,但是泛化性还有待提升。针对利用Deepfake技术生成的人脸视频,现有检测技术的检测精度还不令人满意。本文将针对上述问题展开研究,主要工作包括以下两部分:（1）基于四元数频域指纹的强泛化性GAN生成人脸检测算法。算法由GAN噪声指纹提取模块与分类模块两部分组成。GAN噪声指纹提取模块利用四元数傅里叶变换预处理和具有孪生多层级结构GAN噪声指纹提取网络分别凸显和提取不同GAN模型在图像中留下的共性频域指纹特征。分类模块采用改进的四元数Res Net对提取的指纹特征进行分类。基于普遍采用的公开人脸数据集Celeb A进行的实验验证了本文算法的强泛化性和改进的有效性.（2）基于时空注意力机制的Deepfake视频检测算法。本文提出新的时空注意力机制,并结合卷积长短期记忆网络（Convolutional Long Short-Term Memory,Conv LSTM）提出STA-Xcep-Conv LSTM和STA-Xcep-LSTM两个算法。两个算法均在Xception对特征进行降维前利用时空注意力机制捕捉时空联系增强时空特征。STA-Xcep-LSTM算法在特征降维后采用LSTM提取时序特征。STA-Xcep-Conv LSTM算法则采用Conv LSTM在时序建模的同时考虑帧内结构信息。在三个广泛认可的Deepfake视频数据集上的测试结果表明,本文提出的STA-Xcep-Conv LSTM和STA-Xcep-LSTM两个算法都获得了比现有算法更高的检测精度,其中STA-Xcep-LSTM更适用于对推理时间敏感的用户。
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