| 融合传统特征与神经网络的深度伪造检测算法 | |
| 所属分类：技术论文 | |
| 上传者：zhoubin333 | |
| 文档大小：593 K | |
| 标签： 深度伪造 图像鉴伪 特征融合 | |
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| 文档介绍：人脸深度伪造检测技术对于打击虚假图像/视频泛滥具有至关重要的意义。提出了一种融合传统特征与神经网络的检测算法，算法结合了传统特征具有可解释性与神经网络高准确率的优点，利用图像灰度共生矩阵以及XceptionNet组成双特征提取模块，然后在全卷积网络中充分考虑双流融合特征信息，最终根据网络多损失实现图像真伪分类判决。在FaceForensics++数据集上进行了训练和测试，实验结果表明，相比现有深度学习算法，检测准确率有明显提升。而且由于引入的纹理特征具有一定的可解释性，表现出良好的鉴别性能。 | |
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