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多关键帧特征交互的人脸篡改视频检测
多关键帧特征交互的人脸篡改视频检测
作者:
祝恺蔓
徐文博
卢伟
赵险峰
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
Deepfake检测
人脸交换篡改视频
关键帧
层级结构
多帧交互
自注意力机制
摘要:
目的 深度伪造是新兴的一种使用深度学习手段对图像和视频进行篡改的技术,其中针对人脸视频进行的篡改对社会和个人有着巨大的威胁.目前,利用时序或多帧信息的检测方法仍处于初级研究阶段,同时现有工作往往忽视了从视频中提取帧的方式对检测的意义和效率的问题.针对人脸交换篡改视频提出了一个在多个关键帧中进行帧上特征提取与帧间交互的高效检测框架.方法 从视频流直接提取一定数量的关键帧,避免了帧间解码的过程;使用卷积神经网络将样本中单帧人脸图像映射到统一的特征空间;利用多层基于自注意力机制的编码单元与线性和非线性的变换,使得每帧特征能够聚合其他帧的信息进行学习与更新,并提取篡改帧图像在特征空间中的异常信息;使用额外的指示器聚合全局信息,作出最终的检测判决.结果 所提框架在FaceForensics++的3个人脸交换数据集上的检测准确率均达到96.79%以上;在Celeb-DF数据集的识别准确率达到了99.61%.在检测耗时上的对比实验也证实了使用关键帧作为样本对检测效率的提升以及本文所提检测框架的高效性.结论 本文所提出的针对人脸交换篡改视频的检测框架通过提取关键帧减少视频级检测中的计算成本和时间消耗,使用卷积神经网络将每帧的人脸图像映射到特征空间,并利用基于自注意力的帧间交互学习机制,使得每帧特征之间可以相互关注,学习到有判别性的信息,使得检测结果更加准确,整体检测过程更高效.
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文献信息
篇名
多关键帧特征交互的人脸篡改视频检测
来源期刊
中国图象图形学报
学科
工学
关键词
Deepfake检测
人脸交换篡改视频
关键帧
层级结构
多帧交互
自注意力机制
年,卷(期)
2022,(1)
所属期刊栏目
篡改检测与内容恢复|Forgery Detection and Content Recovery
研究方向
页码范围
188-202
页数
15页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.11834/jig.210408
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
(0)
参考文献
(0)
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2022(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
Deepfake检测
人脸交换篡改视频
关键帧
层级结构
多帧交互
自注意力机制
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
中国图象图形学报
主办单位:
中国科学院遥感与数字地球研究所
中国图象图形学学会
北京应用物理与计算数学研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-8961
CN:
11-3758/TB
开本:
大16开
出版地:
北京9718信箱
邮发代号:
82-831
创刊时间:
1996
语种:
chi
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
总被引数(次)
131816
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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