人脸伪造检测泛化性方法综述

• 作者: 董琳 黄丽清 叶锋 黄添强 翁彬 徐超
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸伪造检测 视频图像篡改 泛化性 媒体取证 视频图像分类
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机视觉:理论与应用|Computer Vision : Theory and Application
• 页码范围: 12-30
• 页数: 19页
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.210900146

摘要

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.