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基于I-ConvNeXt的GAN生成人脸图像鉴别方法
1
作者 肖梦思 吴建斌 +1 位作者 涂雅蒙 袁林锋 《计算机与现代化》 2024年第4期38-42,共5页
为鉴别社交网络中人脸图像的真假,在ConvNeXt基础上提出一种针对生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)生成人脸图像的鉴别方法。该方法以ConvNeXt网络结构为主体,利用人脸图像的颜色特征和空间纹理特征,采用多颜色空间... 为鉴别社交网络中人脸图像的真假,在ConvNeXt基础上提出一种针对生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)生成人脸图像的鉴别方法。该方法以ConvNeXt网络结构为主体,利用人脸图像的颜色特征和空间纹理特征,采用多颜色空间多通道组合输入(Multichannel Input,MCI),扩大网络的学习范围;同时引入通道注意力机制和空间注意力机制来凸显真假人脸图像在颜色分量和纹理特征上的差异,进而实现生成人脸图像和真实人脸图像的检测与识别。实验结果表明,使用改进后的ConvNeXt(Improved ConvNeXt,I-ConvNeXt)网络结构对GAN生成人脸图像的识别准确率达到了99.405%,与原ConvNeXt算法相比,平均准确率提高了1.455个百分点。该结果验证了所提方案的可行性、合理性。 展开更多
关键词 生成式对抗网络 注意力机制 颜色特征 生成人脸 多通道输入
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注意力融合双流特征的局部GAN生成人脸检测算法 被引量：2
2
作者 陈北京 王鹏 +1 位作者 喻乐延 舒华忠 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期543-551,共9页
为解决现有局部生成式对抗网络(GAN)生成人脸检测算法在检测经过后处理的图像时性能严重下降的问题,提出一种注意力融合双流特征的局部GAN生成人脸检测算法.该算法利用双流网络分别从RGB颜色空间和YCbCr颜色空间中提取鲁棒特征,并引入... 为解决现有局部生成式对抗网络(GAN)生成人脸检测算法在检测经过后处理的图像时性能严重下降的问题,提出一种注意力融合双流特征的局部GAN生成人脸检测算法.该算法利用双流网络分别从RGB颜色空间和YCbCr颜色空间中提取鲁棒特征,并引入注意力特征融合模块在不同网络层上融合双流特征以获得更鲁棒的特征.同时采用多层次特征融合决策提高网络对局部生成区域特征的提取和辨别能力.实验结果表明,所提算法的鲁棒性优于现有算法,尤其是针对JPEG压缩和双边滤波后处理.在FFHQ+规则子集上与次优算法相比,该算法在3种强度的JPEG压缩和双边滤波上的平均准确率分别提高了1.88%和2.64%;在FFHQ+不规则子集上与次优算法相比,该算法在3种强度的JPEG压缩和双边滤波上的平均准确率分别提高了2.85%和1.60%. 展开更多
关键词 生成式对抗网络(GAN) 生成人脸 Xception网络 特征融合 注意力机制
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基于四元数的强泛化性GAN生成人脸检测算法
3
作者 陈北京 李天牧 +1 位作者 王金伟 赵国英 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期734-742,共9页
基于生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)模型生成的逼真人脸图像给司法、刑侦、名誉保护等带来了挑战.因此,基于四元数提出一种具有强泛化性的GAN生成人脸检测算法,其由GAN噪声指纹提取模块与分类模块组成.GAN噪声指... 基于生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)模型生成的逼真人脸图像给司法、刑侦、名誉保护等带来了挑战.因此,基于四元数提出一种具有强泛化性的GAN生成人脸检测算法,其由GAN噪声指纹提取模块与分类模块组成.GAN噪声指纹提取模块采用孪生四元数U-Net提取噪声指纹特征;分类模块基于提取的噪声指纹特征采用四元数ResNet区分真实人脸和生成人脸;使用基于距离的逻辑回归损失函数和交叉熵损失函数对参数进行寻优.采用公开的自然人脸数据集CelebA进行实验,基于其利用多种GAN模型得到不同生成人脸数据集.4组消融实验验证了该算法在4个方面的改进的有效性.一种GAN生成人脸数据训练多种GAN测试的结果以及鲁棒性实验结果表明,所提算法比对比算法具有更强的泛化性以及较好的抵抗JPEG攻击的鲁棒性. 展开更多
关键词 生成式对抗网络 生成人脸 四元数 离散傅里叶变换 ResNet
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文本生成人脸:基于BERT-DCGAN的文本人脸生成
4
作者 余松森 陈新 苏海 《计算机与数字工程》 2024年第3期909-914,共6页
随着生成对抗网络(GANs)的提出,从文本中自动合成逼真的图像的技术已经初步实现。然而,现有的大多数任务仅限于从标注(captions)中生成简单的图像,如画、鸟。作为文本生成图像(T2I)的子领域,文本生成人脸图像(T2F)在公共安全领域有着巨... 随着生成对抗网络(GANs)的提出,从文本中自动合成逼真的图像的技术已经初步实现。然而,现有的大多数任务仅限于从标注(captions)中生成简单的图像,如画、鸟。作为文本生成图像(T2I)的子领域,文本生成人脸图像(T2F)在公共安全领域有着巨大的应用潜力,如犯罪嫌疑人人脸重建。但是由于当前的任务数据集要么非常小,要么不包括标注,缺少可用相关的数据集,几乎没有对这个领域有相关的研究。论文通过Text2FaceGAN中所提出的算法将CelebA数据集的属性列表转换为一组标注,并对CelebA数据集中的人脸图像进行切割,生成<标注-人脸图像>的成对的数据集ImprovedCelebA,解决了数据集的不足。此外,由于文本生成人脸图像(T2F)的效果依赖于文本编码的质量,传统的T2I方法使用粗粒度的文本编码手段无法生成逼真的人脸图像,因此论文提出一种根据细粒度的人脸文本描述生成人脸的方法,并利用带有GAN-CLS损失的BERT-DCGAN来学习这一条件多模态问题。为了避免前期训练时出现传统GANs训练时出现梯度消失的问题,每4次训练对真假图像的标签进行了翻转。通过实验验证,与其他文本生成人脸图像方法相比,该算法不仅可以生成逼真的人脸图像,而且大大减少了训练时间。 展开更多
关键词 生成对抗网络 文本生成人脸 多模态
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基于扩散模型的伪造人脸检测分析
5
作者 黄祖超 叶锋 黄添强 《福建师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期14-22,共9页
深度学习图像生成技术已取得显著进展,其中扩散模型是一种高效的生成模型,它被广泛用于图像生成。然而,由扩散模型生成的图像存在潜在的隐私和数据安全风险,尤其是伪造人脸图像可能被恶意用于伪造身份和欺骗人脸识别系统。通过对主流伪... 深度学习图像生成技术已取得显著进展,其中扩散模型是一种高效的生成模型,它被广泛用于图像生成。然而,由扩散模型生成的图像存在潜在的隐私和数据安全风险,尤其是伪造人脸图像可能被恶意用于伪造身份和欺骗人脸识别系统。通过对主流伪造人脸图像检测器的评估,揭示了扩散模型与生成对抗网络在频域上存在差异的特征,验证了基于频域分析的有效检测方法,为保护隐私和数据安全提供了强有力的支持。 展开更多
关键词 深度学习 扩散模型 隐私安全 生成人脸检测
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基于CLIP模型和文本重建的人脸图像生成方法研究
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作者 李源凡 张丽红 《测试技术学报》 2024年第2期154-160,共7页
针对文本生成人脸方法中生成图像与文本描述不一致、图像分辨率较低等问题,提出一种跨模态文本生成人脸图像网络框架。首先,采用CLIP预训练模型对文本进行特征提取,通过条件增强模块增强文本语义特征并生成隐藏向量;然后,将隐藏向量通... 针对文本生成人脸方法中生成图像与文本描述不一致、图像分辨率较低等问题,提出一种跨模态文本生成人脸图像网络框架。首先,采用CLIP预训练模型对文本进行特征提取,通过条件增强模块增强文本语义特征并生成隐藏向量;然后,将隐藏向量通过映射网络投影到预训练模型StyleGAN的隐式空间中获得解纠缠隐藏向量,将该向量输入到StyleGAN生成器中生成高分辨率人脸图像;最后,采用文本重建模块将人脸图像重新生成文本,计算重建文本和输入文本之间的语义对齐损失,并将其作为语义监督指导网络训练。在Multi-Modal CelebA-HQ和CelebAText-HQ两个数据集上进行训练与测试,实验结果表明,相比其他方法,该方法能生成更加符合文本描述的高分辨率人脸图像。 展开更多
关键词 文本生成人脸 跨模态 CLIP预训练 文本重建 文本映射
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