【摘 要】
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计算机图形学和深度学习技术的快速发展使得任何用户可以随意伪造逼真的面部媒体内容。由Deepfake生成的伪造图像和视频在互联网和社交媒体上恶意传播,使人们不再相信眼见为实。深度伪造人脸检测已成为网络空间安全领域的热点问题之一。现有的检测方法使用手工特征或从CNN网络中提取的伪造模式来检测被操纵的人脸。但是压缩操作会掩盖部分操作痕迹使得传统检测方法不再有效。在输入图像的频谱图中检测某些细微的伪造属性
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计算机图形学和深度学习技术的快速发展使得任何用户可以随意伪造逼真的面部媒体内容。由Deepfake生成的伪造图像和视频在互联网和社交媒体上恶意传播,使人们不再相信眼见为实。深度伪造人脸检测已成为网络空间安全领域的热点问题之一。现有的检测方法使用手工特征或从CNN网络中提取的伪造模式来检测被操纵的人脸。但是压缩操作会掩盖部分操作痕迹使得传统检测方法不再有效。在输入图像的频谱图中检测某些细微的伪造属性比在其原始像素上检测更加容易,并且现有的人脸生成技术并没有增强视频帧组之间的时间连续性。因此本文从频域特征提取和时空信息建模两个方面对传统的深度伪造人脸检测方法进行改进。1.提出了一种基于频域噪声的低质量深度伪造人脸图像检测方法。传统的检测方法缺乏频域与空域的交互。因此本文提出了三种实现频域与空域交互作用的检测模型,可以促进频域噪声特征提取器和RGB特征提取器的特征提取能力,并引入了通道注意力和空间注意力机制以进一步提高检测效果。实验方面,本方法在FaceForensics++的四种数据集上的检测准确度与传统方法相比平均提高了 1.6%。2.提出了一种基于多模态的低质量深度伪造人脸视频检测方法。该方法是一个新颖的双流结构。频域流提出了一个频谱分解机制,提取输入图像的低频、中频和高频分量,并引入了通道注意力机制来自适应地学习不同频谱分量的权重。时空流主要利用可分离的3D卷积,提取视频帧组之间的时空特征。最后,将双流进行融合得到最终的检测结果。实验方面,本方法在FaceForensics++的四种数据集上的检测准确度与传统方法相比平均提高了1.8%。
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