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人脸伪造检测泛化性方法综述
被引量：
5
1
作者
董琳
黄丽清
+3 位作者
叶锋
黄添强
翁彬
徐超
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第2期12-30,共19页
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...
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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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
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题名
人脸伪造检测泛化性方法综述
被引量：
5
1
作者
董琳
黄丽清
叶锋
黄添强
翁彬
徐超
机构
福建师范大学计算机与网络空间安全学院
数字福建大数据安全技术研究所
福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第2期12-30,共19页
基金
国家重点科研专项基金(2018YFC1505805)
国家自然科学基金(62072106)
+1 种基金
福建省科技计划创新战略研究项目(2020R0178,2021R0041)
福建省教育厅项目(JT180078)。
文摘
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。
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
Keywords
Face forgery detection
Video image tampering
Generalization
Media forensics
Video image classification
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
人脸伪造检测泛化性方法综述
董琳
黄丽清
叶锋
黄添强
翁彬
徐超
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022
5
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