【摘 要】
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近年来,视频媒体随着移动互联网的普及发展迅猛,与此同时人脸伪造技术也随着计算机视觉的发展取得了很大的进步.诚然人脸伪造可以用来制作有趣的短视频应用,但由于其易生成、生成用时短、逼真度高等特性,其恶意使用对社会稳定和信息安全产生了极大威胁,如何检测互联网中的人脸伪造视频成为亟待解决的问题.在国内外学者的努力下,伪造检测在近些年也取得了很大的突破,因此旨在对现有的伪造检测方法进行详细的梳理和总结.特别地,首先介绍伪造检测数据集,然后从伪造视频的痕迹、神经网络结构、视频时序信息、人脸身份信息、检测算法泛化性等方
【机 构】
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北京理工大学网络空间安全学院 北京100081;北京市公安局网络安全保卫总队 北京100029;中国科学院计算技术研究所 北京100190;北京市公安局网络安全保卫总队 北京100029
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近年来,视频媒体随着移动互联网的普及发展迅猛,与此同时人脸伪造技术也随着计算机视觉的发展取得了很大的进步.诚然人脸伪造可以用来制作有趣的短视频应用,但由于其易生成、生成用时短、逼真度高等特性,其恶意使用对社会稳定和信息安全产生了极大威胁,如何检测互联网中的人脸伪造视频成为亟待解决的问题.在国内外学者的努力下,伪造检测在近些年也取得了很大的突破,因此旨在对现有的伪造检测方法进行详细的梳理和总结.特别地,首先介绍伪造检测数据集,然后从伪造视频的痕迹、神经网络结构、视频时序信息、人脸身份信息、检测算法泛化性等方面对现有的方法进行归纳和总结,并对相应方法的检测结果进行对比和分析,最后对深度伪造检测的研究现状进行总结,并展望其面临的挑战和发展趋势,为相关研究工作提供借鉴.
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