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基于关键帧的频域多特征融合的Deepfake视频检测
1
作者
王金伟
张玫瑰
+2 位作者
张家伟
罗向阳
马宾
《应用科学学报》
北大核心
2025年第3期451-462,共12页
现有的Deepfake视频检测方法为节约计算资源,避免数据冗余,大多随机选取视频的多帧或部分段作为检测对象,因而会降低检测对象的表征能力以及限制检测的性能。此外,现有算法在单一数据集上的检测效果良好,但在跨数据集检测时性能下降严重...
现有的Deepfake视频检测方法为节约计算资源,避免数据冗余,大多随机选取视频的多帧或部分段作为检测对象,因而会降低检测对象的表征能力以及限制检测的性能。此外,现有算法在单一数据集上的检测效果良好,但在跨数据集检测时性能下降严重,泛化能力有待进一步提升。为此,提出了一种基于关键帧的频域多特征融合的Deepfake视频检测算法。利用频域的均方误差提取关键帧作为检测对象,并将频域学习主帧的伪影特征和关键帧间的时间不一致性进行融合后输入到全连接层中,从而获得最终的检测结果。实验结果表明,所提算法在跨数据集检测任务中的性能优于现有算法,具有较强的泛化性。
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关键词
Deepfake视频检测
关键帧
频域
多特征融合
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职称材料
基于解压缩模块的JPEG同步重压缩检测
被引量：
2
2
作者
王金伟
胡冰涛
+2 位作者
张家伟
马宾
罗向阳
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期850-859,共10页
现有的基于深度学习的同步JPEG(JointPhotographic ExpertsGroup)重压缩检测算法大多使用解压缩过程中产生的截断和舍入误差作为分类依据,在检测框架前都存在降低特征提取难度的预处理层,无法实现端到端.同时,现有的量化底表是根据人为...
现有的基于深度学习的同步JPEG(JointPhotographic ExpertsGroup)重压缩检测算法大多使用解压缩过程中产生的截断和舍入误差作为分类依据,在检测框架前都存在降低特征提取难度的预处理层,无法实现端到端.同时,现有的量化底表是根据人为经验所设计的,无法取得解压缩过程的最优解,限制了JPEG重压缩检测算法的精度上限.针对这些问题,本文提出了一种基于解压缩模块的JPEG重压缩检测方法,该方法利用卷积模拟JPEG解压缩过程,设计了解压缩模块,将JPEG解压缩过程并入网络中从而实现端到端,省去了繁重的预处理步骤;同时,利用深度学习能够自动优化参数的特性,自动去寻找解压缩过程的最优解,减少了由于人工处理导致的图像信息的二次损失,进一步提升了JPEG重压缩检测算法的性能上限.实验结果表明,本文所提出的JPEG同步重压缩检测算法在超过半数的实验组上都取得了较好的取证表现,在UCID数据集上比现有方法平均精度最多提高1.8%.
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关键词
数字图像取证
卷积神经网络
JPEG重压缩
解压缩模块
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职称材料
题名
基于关键帧的频域多特征融合的Deepfake视频检测
1
作者
王金伟
张玫瑰
张家伟
罗向阳
马宾
机构
南京信息工程
大学
计算机
学院、
网络
空间安全学院
南京信息工程
大学
江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
数学工程与高级
计算
国家
重点
实验室
齐鲁工业大学山东省计算机网络重点实验室
出处
《应用科学学报》
北大核心
2025年第3期451-462,共12页
基金
国家自然科学基金(No.62472229,No.62371145,No.62172435,No.62272255,No.62302248,No.U24B20179,No.U23A20305,No.U23B2022)
国家重点研发计划(No.2021QY0700)
中国中原科技创新领军人才项目(No.214200510019)。
文摘
现有的Deepfake视频检测方法为节约计算资源,避免数据冗余,大多随机选取视频的多帧或部分段作为检测对象,因而会降低检测对象的表征能力以及限制检测的性能。此外,现有算法在单一数据集上的检测效果良好,但在跨数据集检测时性能下降严重,泛化能力有待进一步提升。为此,提出了一种基于关键帧的频域多特征融合的Deepfake视频检测算法。利用频域的均方误差提取关键帧作为检测对象,并将频域学习主帧的伪影特征和关键帧间的时间不一致性进行融合后输入到全连接层中,从而获得最终的检测结果。实验结果表明,所提算法在跨数据集检测任务中的性能优于现有算法,具有较强的泛化性。
关键词
Deepfake视频检测
关键帧
频域
多特征融合
Keywords
Deepfake video detection
key frames
frequency domain
multi-feature fusion
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于解压缩模块的JPEG同步重压缩检测
被引量：
2
2
作者
王金伟
胡冰涛
张家伟
马宾
罗向阳
机构
南京信息工程
大学
计算机
学院、
网络
空间安全学院
齐鲁工业大学山东省计算机网络重点实验室
数学工程与高级
计算
国家
重点
实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期850-859,共10页
基金
国家自然科学基金(No.62072250,No.62172435,No.U1804263,No.U20B2065,No.61872203,No.71802110,No.61802212)
中原科技创新领军人才项目(No.214200510019)
+6 种基金
江苏省自然科学基金(No.BK20200750)
河南省网络空间态势感知重点实验室开放基金(No.HNTS2022002)
江苏省研究生研究与实践创新项目(No.KYCX200974)
广东省信息安全技术重点实验室开放项目(No.2020B1212060078)
山东省计算机网络重点实验室开放课题基金(No.SDKLCN-2022-05)
人文社会科学教育部项目(No.19YJA630061)
江苏高校优势学科建设工程项目。
文摘
现有的基于深度学习的同步JPEG(JointPhotographic ExpertsGroup)重压缩检测算法大多使用解压缩过程中产生的截断和舍入误差作为分类依据,在检测框架前都存在降低特征提取难度的预处理层,无法实现端到端.同时,现有的量化底表是根据人为经验所设计的,无法取得解压缩过程的最优解,限制了JPEG重压缩检测算法的精度上限.针对这些问题,本文提出了一种基于解压缩模块的JPEG重压缩检测方法,该方法利用卷积模拟JPEG解压缩过程,设计了解压缩模块,将JPEG解压缩过程并入网络中从而实现端到端,省去了繁重的预处理步骤;同时,利用深度学习能够自动优化参数的特性,自动去寻找解压缩过程的最优解,减少了由于人工处理导致的图像信息的二次损失,进一步提升了JPEG重压缩检测算法的性能上限.实验结果表明,本文所提出的JPEG同步重压缩检测算法在超过半数的实验组上都取得了较好的取证表现,在UCID数据集上比现有方法平均精度最多提高1.8%.
关键词
数字图像取证
卷积神经网络
JPEG重压缩
解压缩模块
Keywords
digital image forensics
convolutional neural network
double JPEG compression
decompression module
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于关键帧的频域多特征融合的Deepfake视频检测
王金伟
张玫瑰
张家伟
罗向阳
马宾
《应用科学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于解压缩模块的JPEG同步重压缩检测
王金伟
胡冰涛
张家伟
马宾
罗向阳
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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