融合傳統(tǒng)特征與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度偽造檢測(cè)算法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：593 K
標(biāo)簽： 深度偽造 圖像鑒偽 特征融合
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文檔介紹：人臉深度偽造檢測(cè)技術(shù)對(duì)于打擊虛假圖像/視頻泛濫具有至關(guān)重要的意義。提出了一種融合傳統(tǒng)特征與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)算法，算法結(jié)合了傳統(tǒng)特征具有可解釋性與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高準(zhǔn)確率的優(yōu)點(diǎn)，利用圖像灰度共生矩陣以及XceptionNet組成雙特征提取模塊，然后在全卷積網(wǎng)絡(luò)中充分考慮雙流融合特征信息，最終根據(jù)網(wǎng)絡(luò)多損失實(shí)現(xiàn)圖像真?zhèn)畏诸惻袥Q。在FaceForensics++數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了訓(xùn)練和測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率有明顯提升。而且由于引入的紋理特征具有一定的可解釋性，表現(xiàn)出良好的鑒別性能。
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