| 融合傳統(tǒng)特征與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度偽造檢測算法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：593 K | |
| 標簽： 深度偽造 圖像鑒偽 特征融合 | |
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| 文檔介紹：人臉深度偽造檢測技術(shù)對于打擊虛假圖像/視頻泛濫具有至關(guān)重要的意義。提出了一種融合傳統(tǒng)特征與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測算法，算法結(jié)合了傳統(tǒng)特征具有可解釋性與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高準確率的優(yōu)點，利用圖像灰度共生矩陣以及XceptionNet組成雙特征提取模塊，然后在全卷積網(wǎng)絡(luò)中充分考慮雙流融合特征信息，最終根據(jù)網(wǎng)絡(luò)多損失實現(xiàn)圖像真?zhèn)畏诸惻袥Q。在FaceForensics++數(shù)據(jù)集上進行了訓(xùn)練和測試，實驗結(jié)果表明，相比現(xiàn)有深度學習算法，檢測準確率有明顯提升。而且由于引入的紋理特征具有一定的可解釋性，表現(xiàn)出良好的鑒別性能。 | |
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