【摘 要】
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近年来,随着深度伪造技术的发展,深度伪造的内容变得更加难以识别,这给信息网络的安全带来了严峻的挑战.文章针对深度伪造篡改的内容不易识别以及现有深度伪造检测方法存在的面部特征提取不充分、参数量过大等问题,提出了一种融合Xception网络、SENet与WSDAN的深度伪造检测模型i_Xception.该模型将SE模块嵌入Xception网络中用来提取特征,再利用WSDAN模块对输入图片用注意力引导数据增强,把增强后的图像反馈回网络进行训练,以提高模型的检测精度.在此基础上,文章通过合理减小Xception网
【机 构】
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中国人民公安大学信息网络安全学院,北京 100038
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近年来,随着深度伪造技术的发展,深度伪造的内容变得更加难以识别,这给信息网络的安全带来了严峻的挑战.文章针对深度伪造篡改的内容不易识别以及现有深度伪造检测方法存在的面部特征提取不充分、参数量过大等问题,提出了一种融合Xception网络、SENet与WSDAN的深度伪造检测模型i_Xception.该模型将SE模块嵌入Xception网络中用来提取特征,再利用WSDAN模块对输入图片用注意力引导数据增强,把增强后的图像反馈回网络进行训练,以提高模型的检测精度.在此基础上,文章通过合理减小Xception网络的深度和宽度,设计了一个轻量级的网络模型i_miniXception,大大减少模型的参数.在目前深度伪造检测领域广泛使用的数据集FaceForensics++的两类子数据集FaceSwap和DeepFakes上验证,i_Xception检测的准确率分别达到99.50％和98.83％,i_miniXception检测的准确率分别达到99.17％和98.50％,优于现有的主流算法.
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