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基于有监督注意力网络的伪造人脸视频检测
被引量：
3
1
作者
盛文俊
曹林
张帆
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第2期504-510,共7页
在伪造人脸视频检测中,大多数方法都以单一的卷积神经网络作为特征提取模块,提取的特征可能与人类的视觉机制不符。针对此类问题,提出基于有监督注意力网络的伪造人脸视频检测方法。基于胶囊网络检测伪造人脸视频,使用注意力分支提高对...
在伪造人脸视频检测中,大多数方法都以单一的卷积神经网络作为特征提取模块,提取的特征可能与人类的视觉机制不符。针对此类问题,提出基于有监督注意力网络的伪造人脸视频检测方法。基于胶囊网络检测伪造人脸视频,使用注意力分支提高对伪造人脸图像细节特征的提取能力,使用焦点损失提高模型对难检测样本的检测能力。在数据集FaceForensics++上的实验结果表明,提出方案有更优越的性能。
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关键词
伪造人脸视频检测
胶囊
网络
注意力
机制
有监督注意力网络
深度学习
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职称材料
题名
基于有监督注意力网络的伪造人脸视频检测
被引量：
3
1
作者
盛文俊
曹林
张帆
机构
北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室
北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院
北京信息科技大学信息与通信工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第2期504-510,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61671069、U20A20163、61671069)
“勤信人才”培育计划基金项目(QXTCP A201902)。
文摘
在伪造人脸视频检测中,大多数方法都以单一的卷积神经网络作为特征提取模块,提取的特征可能与人类的视觉机制不符。针对此类问题,提出基于有监督注意力网络的伪造人脸视频检测方法。基于胶囊网络检测伪造人脸视频,使用注意力分支提高对伪造人脸图像细节特征的提取能力,使用焦点损失提高模型对难检测样本的检测能力。在数据集FaceForensics++上的实验结果表明,提出方案有更优越的性能。
关键词
伪造人脸视频检测
胶囊
网络
注意力
机制
有监督注意力网络
深度学习
Keywords
forged facial video detection
capsule network
attention mechanism
supervised attention network
deep learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于有监督注意力网络的伪造人脸视频检测
盛文俊
曹林
张帆
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
3
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