【摘 要】
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深度学习技术的快速发展为深度伪造的研究提供了强有力的工具,人眼越来越难区分伪造视频图像的真假.伪造的视频图像会对社会生活造成巨大的负面影响,如:金融欺诈、假新闻传播、人身欺凌等.目前,基于深度学习的假脸检测技术在多个基准数据库(如FaceForensics++)上已经达到了较高的准确率,但在跨数据库上的检测精度远低于源数据库内的检测精度,即许多检测方法难以推广到不同的或未知的伪造类型上.专注于基于深度学习的人脸伪造检测方法泛化性研究,首先对伪造检测常用的数据库进行简单介绍和比较;其次从数据、特征和学习策略
【机 构】
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福建师范大学计算机与网络空间安全学院 福州350117;福建师范大学计算机与网络空间安全学院 福州350117;数字福建大数据安全技术研究所 福州350117;福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研
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深度学习技术的快速发展为深度伪造的研究提供了强有力的工具,人眼越来越难区分伪造视频图像的真假.伪造的视频图像会对社会生活造成巨大的负面影响,如:金融欺诈、假新闻传播、人身欺凌等.目前,基于深度学习的假脸检测技术在多个基准数据库(如FaceForensics++)上已经达到了较高的准确率,但在跨数据库上的检测精度远低于源数据库内的检测精度,即许多检测方法难以推广到不同的或未知的伪造类型上.专注于基于深度学习的人脸伪造检测方法泛化性研究,首先对伪造检测常用的数据库进行简单介绍和比较;其次从数据、特征和学习策略3个方面对视频图像篡改检测方法的泛化性进行分类总结和分析;最后讨论未来人脸篡改检测泛化性的发展方向和挑战.
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