【摘 要】
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随着深度伪造(Deepfake)技术的不断发展,犯罪分子可以利用造假图片伪造不在场证明,从而误导侦查方向以逃避法律责任.现有多数检测方法依赖于数据驱动,在跨压缩率、跨分辨率方面鲁棒性不强.研究Deepfake视频在脸部区域所遗留的伪影,建立一种基于Xception的双流网络检测模型,以实现对Deepfake图片的自动检测.利用Xception网络提取图片的全局空域特征,对脸部区域进行有效遮挡,凸显出脸部伪影并提取伪影特征.在此基础上,将空域特征与伪造特征2个支流的预测结果进行融合判别.在Deepfakes
【机 构】
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中国人民公安大学 侦查学院,北京 100038;中国科学院自动化研究所 智能感知与计算研究中心,北京 100190
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随着深度伪造(Deepfake)技术的不断发展,犯罪分子可以利用造假图片伪造不在场证明,从而误导侦查方向以逃避法律责任.现有多数检测方法依赖于数据驱动,在跨压缩率、跨分辨率方面鲁棒性不强.研究Deepfake视频在脸部区域所遗留的伪影,建立一种基于Xception的双流网络检测模型,以实现对Deepfake图片的自动检测.利用Xception网络提取图片的全局空域特征,对脸部区域进行有效遮挡,凸显出脸部伪影并提取伪影特征.在此基础上,将空域特征与伪造特征2个支流的预测结果进行融合判别.在Deepfakes数据集上的实验结果表明,该模型的测试精度高达0.9864.
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