| 基于卷积LSTM的视频中Deepfake检测方法 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：518 K | |
| 標簽： Deepfake检测 计算机视觉 深度学习 | |
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| 文檔介紹：以Deepfake为代表的伪造人脸技术，使用少量的人脸数据就能将视频中的人脸替换成为目标人脸，从而达到伪造视频的目的。此类技术的滥用将带来恶劣的社会影响，需要使用检测技术加以制裁。针对这一问题，已有若干检测算法被提出。现有方法具有一定局限性，单帧检测算法忽略了Deepfake动态缺陷；当数据存在缺陷时，模型可能会陷入“学会特定脸”的陷阱中。提出了一种对视频数据中的Deepfake检测方法，使用结合CNN和LSTM的卷积LSTM，判断视频真伪。提出了一种基于人脸特征点的cutout方法，能抑制网络学会特定脸。实验表明，在不同场景下，准确度对比基准算法均有提升。 | |
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