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基于图像分割网络的深度假脸视频篡改检测
基于图像分割网络的深度假脸视频篡改检测
作者:
刘琲贝
廖广军
胡永健
高逸飞
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
假脸视频
图像分割网络
人脸交并比
信任机制
泛化能力
摘要:
随着深度学习技术的快速发展,利用深度神经网络模型伪造出的深度假脸(deepfake)视频越来越逼真,假脸视频造成的威胁也越来越大.文献中已出现一些基于卷积神经网络的换脸视频检测算法,他们在库内获得较好的检测效果,但跨库检测性能急剧下降,存在泛化能力不足的问题.该文从假脸篡改的机制出发,将视频换脸视为特殊的拼接篡改问题,利用流行的神经分割网络首先预测篡改区域,得到预测掩膜概率图,去噪并二值化,然后根据换脸主要发生在人脸区域的前提,提出一种计算人脸交并比的新方法,并进一步根据换脸处理的先验知识改进人脸交并比的计算,将其作为篡改检测的分类准则.所提出方法分别在3个不同的基础分割网络上实现,并在TIMIT,FaceForensics++,FFW数据库上进行了实验,与文献中流行的同类方法相比,在保持库内检测的高准确率同时,跨库检测的平均错误率显著下降.在近期发布的合成质量较高的DFD数据库上也获得了很好的检测性能,充分证明了所提出方法的有效性和通用性.
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综述
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纤维材料
纤维图像分割
Mask R-CNN
深度学习
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
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文献信息
篇名
基于图像分割网络的深度假脸视频篡改检测
来源期刊
电子与信息学报
学科
工学
关键词
假脸视频
图像分割网络
人脸交并比
信任机制
泛化能力
年,卷(期)
2021,(1)
所属期刊栏目
论文
研究方向
页码范围
162-170
页数
9页
分类号
TN911.73
字数
语种
中文
DOI
10.11999/JEIT200077
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
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引文网络
引文网络
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共引文献
(6)
参考文献
(5)
节点文献
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研究主题发展历程
节点文献
假脸视频
图像分割网络
人脸交并比
信任机制
泛化能力
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子与信息学报
主办单位:
中国科学院电子学研究所
国家自然科学基金委员会信息科学部
出版周期:
月刊
ISSN:
1009-5896
CN:
11-4494/TN
开本:
大16开
出版地:
北京市北四环西路19号
邮发代号:
2-179
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
9870
总下载数(次)
11
总被引数(次)
95911
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