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题名基于重构误差的无监督人脸伪造视频检测
被引量：1
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作者
许喆
王志宏
单存宇
孙亚茹
杨莹
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机构
公安部第三研究所网络空间安全技术研发基地
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第5期1571-1577,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2021YFB3101405)。
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文摘
目前有监督的人脸伪造视频检测方法需要大量标注数据。为解决视频伪造方法迭代快、种类多等现实问题,将时序异常检测中的无监督思想引入人脸伪造视频检测,将伪造视频检测任务转为无监督的视频异常检测任务,提出一种基于重构误差的无监督人脸伪造视频检测模型。首先,抽取待检测视频中连续帧的人脸特征点序列;其次,基于偏移特征、局部特征、时序特征等多粒度信息对待检测视频中人脸特征点序列进行重构;然后,计算原始序列与重构序列之间的重构误差;最后,根据重构误差的波峰频率计算得分对伪造视频进行自动检测。实验结果表明,在FaceShifter、FaceSwap等人脸视频伪造方法上,与LRNet(Landmark Recurrent Network)、Xception-c23等检测方法相比,所提方法的检测性能的曲线下方面积(AUC)最多增加了27.6%,移植性能的AUC最多增加了30.4%。
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关键词
人脸伪造检测
无监督学习
时序异常检测
生成模型
人脸特征点
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Keywords
face forgery detection
unsupervised learning
temporal anomaly detection
generative model
facial landmark
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP274
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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