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基于多尺度时空特征和篡改概率改善换脸检测的跨库性能
1
作者
胡永健
卓思超
+2 位作者
刘琲贝
†王宇飞
李纪成
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期110-119,共10页
目前大多DeepFake换脸检测算法过于依赖局部特征,尽管库内检测性能尚佳,但容易出现过拟合,导致跨库检测性能不理想,即泛化性能不够好。有鉴于此,文中提出一种基于多尺度时空特征和篡改概率的换脸视频检测算法,目的是利用假脸视频中广泛...
目前大多DeepFake换脸检测算法过于依赖局部特征,尽管库内检测性能尚佳,但容易出现过拟合,导致跨库检测性能不理想,即泛化性能不够好。有鉴于此,文中提出一种基于多尺度时空特征和篡改概率的换脸视频检测算法,目的是利用假脸视频中广泛存在的帧间时域不连续性缺陷来解决现有检测算法在跨库、跨伪造方式和视频压缩时性能明显下降的问题,改善泛化检测能力。该算法包括3个模块:为检测假脸视频在时域上留下的不连续痕迹,设计了一个多尺度时空特征提取模块;为自适应计算多尺度时空特征之间的时空域关联性,设计了一个三维双注意力机制模块;为预测随机选取的像素点的篡改概率和构造监督掩膜,设计了一个辅助监督模块。将所提出的算法在FF++、DFD、DFDC、CDF等公开大型标准数据库中进行实验,并与基线算法和近期发布的同类算法进行对比。结果显示:文中算法在保持库内平均检测性能优良的同时,跨库检测和抗视频压缩时的综合性能最好,跨伪造方法检测时的综合性能中等偏上。实验结果验证了文中算法的有效性。
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关键词
换脸检测
跨库性能
多尺度时空特征
注意力机制
篡改概率
三维点云重建
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职称材料
一种轻量化EfficientNetV2换脸检测的方法
被引量：
1
2
作者
李昂
《信息记录材料》
2022年第10期219-222,共4页
由于移动设备的普及,在移动端部署换脸检测算法对保证信息安全有着重要意义。针对目前换脸检测模型的存在模型复杂性高并且网络运算速度低等问题,本文提出了一种基于轻量化EfficientNetV2网络的换脸检测模型ECA_EfficientNetV2。提出的...
由于移动设备的普及,在移动端部署换脸检测算法对保证信息安全有着重要意义。针对目前换脸检测模型的存在模型复杂性高并且网络运算速度低等问题,本文提出了一种基于轻量化EfficientNetV2网络的换脸检测模型ECA_EfficientNetV2。提出的算法在EfficientNetV2的网络架构基础上优化了注意力机制,引入了ECA(efficient channelattention)高效通道注意力模块;其次,在保证模型拥有较高准确度的前提下来重新定义了网络各阶段的重复次数,降低网络模型的复杂度。本文在FaceForensice++数据集上测试了实验效果,实验结果表明:本文提出的轻量化EfficientNetV2网络可以在保证模型准确率的情况下大大降低参数量。
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关键词
换脸检测
轻量化网络
深度学习
卷积神经网络
Efficient
Net
V2
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职称材料
基于双层注意力的Deepfake换脸检测
被引量：
6
3
作者
龚晓娟
黄添强
+3 位作者
翁彬
叶锋
徐超
游立军
《网络与信息安全学报》
2021年第2期151-160,共10页
针对现有Deepfake检测算法中普遍存在的准确率低、可解释性差等问题,提出融合双层注意力的神经网络模型,该模型利用通道注意力捕获假脸的异常特征,并结合空间注意力聚焦异常特征的位置,充分学习假脸异常部分的上下文语义信息,从而提升...
针对现有Deepfake检测算法中普遍存在的准确率低、可解释性差等问题,提出融合双层注意力的神经网络模型,该模型利用通道注意力捕获假脸的异常特征,并结合空间注意力聚焦异常特征的位置,充分学习假脸异常部分的上下文语义信息,从而提升换脸检测的有效性和准确性。并以热力图的形式有效地展示了真假脸的决策区域,使换脸检测模型具备一定程度的解释性。在FaceForensics++开源数据集上的实验表明,所提方法的检测精度优于MesoInception、Capsule-Forensics和XceptionNet检测方法。
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关键词
Deepfake
换脸检测
假
脸
检测
注意力
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职称材料
基于多任务学习和注意力机制的双分支深度换脸检测方法
4
作者
胡靖
蒲文博
孔维华
《电讯技术》
北大核心
2022年第10期1383-1390,共8页
深度换脸技术的出现严重威胁了公众的隐私安全。为了解决现有深度换脸检测方法的局限性,基于多任务学习策略提出了一种双分支检测网络,实现在检测视频伪造的同时逐帧检测。该网络引入了注意力机制和时序学习模块,通过学习局部空间信息...
深度换脸技术的出现严重威胁了公众的隐私安全。为了解决现有深度换脸检测方法的局限性,基于多任务学习策略提出了一种双分支检测网络,实现在检测视频伪造的同时逐帧检测。该网络引入了注意力机制和时序学习模块,通过学习局部空间信息和时序信息提升检测性能。该方法在公开数据集Celeb-DF和FaceForensics++上获得了比当前先进换脸检测方法更高的准确率和ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线下面积(Area under ROC Curve,AUC),面对不同光照、人脸朝向、视频质量时表现出了良好的鲁棒性。
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关键词
深度
换脸检测
多任务学习
注意力机制
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职称材料
题名
基于多尺度时空特征和篡改概率改善换脸检测的跨库性能
1
作者
胡永健
卓思超
刘琲贝
†王宇飞
李纪成
机构
华南理工大学电子与信息工程学院
广东警官学院刑事技术学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期110-119,共10页
基金
广东省重点建设学科科研能力提升项目(2021ZDJS047)
广州开发区国际科技合作项目(2022GH15)
+1 种基金
中国人民警察大学国家基金培育课题(JJPY202402)
广东省普通高校特色创新项目(自然科学)(2023KTSCX093)。
文摘
目前大多DeepFake换脸检测算法过于依赖局部特征,尽管库内检测性能尚佳,但容易出现过拟合,导致跨库检测性能不理想,即泛化性能不够好。有鉴于此,文中提出一种基于多尺度时空特征和篡改概率的换脸视频检测算法,目的是利用假脸视频中广泛存在的帧间时域不连续性缺陷来解决现有检测算法在跨库、跨伪造方式和视频压缩时性能明显下降的问题,改善泛化检测能力。该算法包括3个模块:为检测假脸视频在时域上留下的不连续痕迹,设计了一个多尺度时空特征提取模块;为自适应计算多尺度时空特征之间的时空域关联性,设计了一个三维双注意力机制模块;为预测随机选取的像素点的篡改概率和构造监督掩膜,设计了一个辅助监督模块。将所提出的算法在FF++、DFD、DFDC、CDF等公开大型标准数据库中进行实验,并与基线算法和近期发布的同类算法进行对比。结果显示:文中算法在保持库内平均检测性能优良的同时,跨库检测和抗视频压缩时的综合性能最好,跨伪造方法检测时的综合性能中等偏上。实验结果验证了文中算法的有效性。
关键词
换脸检测
跨库性能
多尺度时空特征
注意力机制
篡改概率
三维点云重建
Keywords
face forgery detection
cross-dataset performance
multi-scale spatiotemporal feature
attention mechanism
tampering probability
3D point cloud reconstruction
分类号
TP391 [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
一种轻量化EfficientNetV2换脸检测的方法
被引量：
1
2
作者
李昂
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
《信息记录材料》
2022年第10期219-222,共4页
基金
福建省自然科学基金项目(2022J01190)。
文摘
由于移动设备的普及,在移动端部署换脸检测算法对保证信息安全有着重要意义。针对目前换脸检测模型的存在模型复杂性高并且网络运算速度低等问题,本文提出了一种基于轻量化EfficientNetV2网络的换脸检测模型ECA_EfficientNetV2。提出的算法在EfficientNetV2的网络架构基础上优化了注意力机制,引入了ECA(efficient channelattention)高效通道注意力模块;其次,在保证模型拥有较高准确度的前提下来重新定义了网络各阶段的重复次数,降低网络模型的复杂度。本文在FaceForensice++数据集上测试了实验效果,实验结果表明:本文提出的轻量化EfficientNetV2网络可以在保证模型准确率的情况下大大降低参数量。
关键词
换脸检测
轻量化网络
深度学习
卷积神经网络
Efficient
Net
V2
分类号
TP39 [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
基于双层注意力的Deepfake换脸检测
被引量：
6
3
作者
龚晓娟
黄添强
翁彬
叶锋
徐超
游立军
机构
福建师范大学数学与信息学院
数字福建大数据安全技术研究所
福建省灾害天气重点实验室
出处
《网络与信息安全学报》
2021年第2期151-160,共10页
基金
国家重点研发计划专项基金(2018YFC1505805)
国家自然科学基金(62072106,61070062)
应用数学福建省高校重点实验室(莆田学院)开放课题(SX201803)。
文摘
针对现有Deepfake检测算法中普遍存在的准确率低、可解释性差等问题,提出融合双层注意力的神经网络模型,该模型利用通道注意力捕获假脸的异常特征,并结合空间注意力聚焦异常特征的位置,充分学习假脸异常部分的上下文语义信息,从而提升换脸检测的有效性和准确性。并以热力图的形式有效地展示了真假脸的决策区域,使换脸检测模型具备一定程度的解释性。在FaceForensics++开源数据集上的实验表明,所提方法的检测精度优于MesoInception、Capsule-Forensics和XceptionNet检测方法。
关键词
Deepfake
换脸检测
假
脸
检测
注意力
Keywords
Deepfake
face swap detection
fake face detection
attention
分类号
TP393 [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
基于多任务学习和注意力机制的双分支深度换脸检测方法
4
作者
胡靖
蒲文博
孔维华
机构
成都信息工程大学计算机学院
出处
《电讯技术》
北大核心
2022年第10期1383-1390,共8页
基金
国家自然科学基金重点项目(42130608)
国家自然科学基金资助项目(61602065)
四川省科技厅重点研发项目(021YFG0038)。
文摘
深度换脸技术的出现严重威胁了公众的隐私安全。为了解决现有深度换脸检测方法的局限性,基于多任务学习策略提出了一种双分支检测网络,实现在检测视频伪造的同时逐帧检测。该网络引入了注意力机制和时序学习模块,通过学习局部空间信息和时序信息提升检测性能。该方法在公开数据集Celeb-DF和FaceForensics++上获得了比当前先进换脸检测方法更高的准确率和ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线下面积(Area under ROC Curve,AUC),面对不同光照、人脸朝向、视频质量时表现出了良好的鲁棒性。
关键词
深度
换脸检测
多任务学习
注意力机制
Keywords
deepfake detection
multi-task learning
attention mechanism
分类号
TP391 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度时空特征和篡改概率改善换脸检测的跨库性能
胡永健
卓思超
刘琲贝
†王宇飞
李纪成
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种轻量化EfficientNetV2换脸检测的方法
李昂
《信息记录材料》
2022
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于双层注意力的Deepfake换脸检测
龚晓娟
黄添强
翁彬
叶锋
徐超
游立军
《网络与信息安全学报》
2021
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
基于多任务学习和注意力机制的双分支深度换脸检测方法
胡靖
蒲文博
孔维华
《电讯技术》
北大核心
2022
0
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职称材料
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