【摘 要】
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为对抗假脸视频的危害,研究者目前已经提出了多种不同的基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的假脸视频检测器,然而这些检测器所存在的一个共同问题是库内
【机 构】
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华南理工大学电子与信息学院,中新国际联合研究院
【基金项目】
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广东省科技计划国际协同创新项目(No.2017A050501002);广州市开发区国际合作项目(No.2017GH22);中新国际联合研究院项目(No.206-A017023,No.206-A018001);广东省自然科学基金博士科研启动项目(No.2017A030310320)资助
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为对抗假脸视频的危害,研究者目前已经提出了多种不同的基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的假脸视频检测器,然而这些检测器所存在的一个共同问题是库内检测通常能达到较高的准确率,但跨库检测时性能出现严重下降,即存在严重的泛化能力不足问题.该文对基于MesoInception-4、MISLnet、ShallowNetV1、Inception-v3、Xception这5种流行网络的假脸视频检测器,在现有3个假脸视频库上进行库内和跨库测试,重点分析数据库的划分方式、
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