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生成对抗网络人脸生成及其检测技术研究 被引量：2
1
作者 吴春生 佟晖 范晓明 《数字通信世界》 2023年第7期28-33,共6页
随着AIGC的突破性进展,内容生成技术成为社会关注的热点。文章重点分析基于GAN的人脸生成技术及其检测方法。首先介绍GAN的原理和基本架构,然后阐述GAN在人脸生成方面的技术模式。重点对基于GAN在人脸语义生成方面的技术框架进行了综述... 随着AIGC的突破性进展,内容生成技术成为社会关注的热点。文章重点分析基于GAN的人脸生成技术及其检测方法。首先介绍GAN的原理和基本架构,然后阐述GAN在人脸生成方面的技术模式。重点对基于GAN在人脸语义生成方面的技术框架进行了综述,包括人脸语义生成发展、人脸语义生成的GAN实现。接着从多视图姿态生成、面部年龄改写、人脸的属性风格生成三个方面展开详细的阐述,并从政策法规、检测技术两个方面对伪造生成人脸图片的检测方法进行了分析。文中将检测技术分成基于深度学习、基于物理、基于生理学、基于人类视觉四个方面,最后对检测技术未来方向进行了展望。 展开更多
关键词 GAN 深度伪造 人脸生成 生成检测 AIGC
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AdfNet:一种基于多样化特征的自适应深度伪造检测网络 被引量：1
2
作者 李家春 李博文 林伟伟 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期82-89,共8页
视频篡改造成的危害一直在危及人们的生活,这使深度伪造检测技术逐渐得到广泛关注和发展。然而,目前的检测方法由于使用了不灵活的约束条件,无法有效捕获噪声残差;此外,也忽略了纹理和语义特征之间的关联,以及时序特征对检测性能提升的... 视频篡改造成的危害一直在危及人们的生活,这使深度伪造检测技术逐渐得到广泛关注和发展。然而,目前的检测方法由于使用了不灵活的约束条件,无法有效捕获噪声残差;此外,也忽略了纹理和语义特征之间的关联,以及时序特征对检测性能提升的影响。为了解决上述问题,文中提出了一种用于深度伪造检测的、具有多样化特征的自适应网络(AdfNet),它通过提取语义特征、纹理特征和时序特征帮助分类器判断真伪;探索了自适应纹理噪声提取机制(ATNEM),通过未池化的特征映射与基于频域的通道注意力机制,灵活捕获非固定频段的噪声残差;设计了深层语义分析指导策略(DSAGS),通过空间注意力机制突出篡改痕迹,并引导特征提取器关注焦点区域的深层特征;研究了多尺度时序特征处理方法(MTFPM),利用时序注意力机制给不同视频帧分配权重,捕获被篡改视频中时间序列的差异。实验结果表明,所提出的网络在FaceForensics++(FF++)数据集HQ模式中的ACC值为97.41%,相比当前主流网络有较为明显的性能提升;并且在FF++数据集上保持AUC值为99.80%的同时,在CelebDF上AUC值可达到76.41%,具有较强的泛化性。 展开更多
关键词 深度学习 深度伪造检测 多尺度时序特征 注意力机制 自适应网络
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基于辅助学习的改进端到端合成语音检测方法
3
作者 袁甜甜 李志华 邱阳 《计算机与现代化》 2023年第5期52-57,67,共7页
随着深度伪造技术的发展,合成语音检测面临越来越多的挑战。本文提出一种将辅助学习融入端到端模型的合成语音检测方法。将音频数据进行数据对齐后在不加提取任何手工特征的情况下直接输入到改进端到端模型,主任务进行真实语音与合成语... 随着深度伪造技术的发展,合成语音检测面临越来越多的挑战。本文提出一种将辅助学习融入端到端模型的合成语音检测方法。将音频数据进行数据对齐后在不加提取任何手工特征的情况下直接输入到改进端到端模型,主任务进行真实语音与合成语音的二分类,同时选用不同合成语音类型判别作为辅助任务,为主任务的合成语音检测提供先验假设,并且对主辅任务的权重叠加进行了优化。通过在公开数据集ASVspoof2019及ASVspoof2015上进行的实验结果表明,本文改进的模型与使用手工特征的模型相比能有效降低等错率,且优于改进前的端到端模型,并且在面对未知攻击类型时拥有更好的泛化能力。 展开更多
关键词 深度伪造 合成语音检测 辅助学习 权重优化 端到端系统
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面向AIGC对抗的人脸深度伪造检测方法研究 被引量：1
4
作者 王新哲 杨建 马多贺 《工业信息安全》 2022年第11期35-45,共11页
深度学习的发展使得AI深度伪造技术日臻完善,特别是AIGC技术利用海量数据训练后生成的伪造人脸真假难辨,对个人隐私和社会安全构成了潜在威胁。人脸伪造是AI深度伪造的一个重要分支,分析人脸深度伪造的有关原理和检测方法,有助于应对人... 深度学习的发展使得AI深度伪造技术日臻完善,特别是AIGC技术利用海量数据训练后生成的伪造人脸真假难辨,对个人隐私和社会安全构成了潜在威胁。人脸伪造是AI深度伪造的一个重要分支,分析人脸深度伪造的有关原理和检测方法,有助于应对人脸深度伪造所带来的负面影响。本文主要从深度伪造生成人脸及其检测两个方向进行了相关研究,全面地分析当前人脸伪造生成的方法和检测的方法,对于进行AIGC对抗以及人工智能安全保护具有指导意义。 展开更多
关键词 人脸深度伪造 人脸深度伪造检测 深度学习
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深度人脸伪造与检测技术综述 被引量：7
5
作者 谢天 于灵云 +2 位作者 罗常伟 谢洪涛 张勇东 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1350-1365,共16页
由于现有深度人脸伪造软件通常是开源的或者被封装为APP免费分发,导致了虚假视频的泛滥。因此开展针对深度人脸伪造检测技术的研究就显得尤为重要。目前,深度人脸伪造及检测技术正处在快速发展时期,各种相应的算法也在不断更新迭代。本... 由于现有深度人脸伪造软件通常是开源的或者被封装为APP免费分发,导致了虚假视频的泛滥。因此开展针对深度人脸伪造检测技术的研究就显得尤为重要。目前,深度人脸伪造及检测技术正处在快速发展时期,各种相应的算法也在不断更新迭代。本文首先介绍了深度人脸伪造和其检测技术的代表性算法并给出简要分析,其中深度人脸伪造技术包括身份替换、面部重演、属性编辑、人脸生成等,检测技术包括图像级伪造检测技术和视频级伪造检测技术。然后归纳总结了常用的深度人脸伪造与检测数据集及不同算法的评估结果,最后讨论了伪造技术及其检测技术目前面临的主要问题及发展方向。 展开更多
关键词 深度人脸伪造 深度人脸伪造检测 深度生成模型 检测技术
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局部相似度异常的强泛化性伪造人脸检测
6
作者 戴昀书 费建伟 +2 位作者 夏志华 刘家男 翁健 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2023年第11期3453-3470,共18页
目的人脸伪造技术迅猛发展,对社会信息安全构成了严重威胁,亟需强泛化性伪造人脸检测算法抵抗多种多样的伪造模型。目前的研究发现伪造算法普遍包含人脸与背景融合的操作,这意味着任何伪造方式都难以避免在人脸边缘遗留下伪造痕迹。根... 目的人脸伪造技术迅猛发展,对社会信息安全构成了严重威胁,亟需强泛化性伪造人脸检测算法抵抗多种多样的伪造模型。目前的研究发现伪造算法普遍包含人脸与背景融合的操作,这意味着任何伪造方式都难以避免在人脸边缘遗留下伪造痕迹。根据这一发现,本文将模型的学习目标从特定的伪造痕迹特征转化为更加普适的人脸图像局部相似度特征,并提出了局部相似度异常的深度伪造人脸检测算法。方法首先提出了局部相似度预测(local similarity predicator,LSP)模块,通过一组局部相似度预测器分别计算RGB图像中间层特征图的局部异常,同时,为了捕捉频域中的真伪线索,还提出了可学习的空域富模型卷积金字塔(spatial rich model convolutional pyramid,SRMCP)来提取多尺度的高频噪声特征。结果在多个数据集上进行了大量实验。在泛化性方面,本文以ResNet18为骨干网络的模型在FF++4个子集上的跨库检测精度分别以0.77%、5.59%、6.11%和4.28%的优势超越了对比方法。在图像压缩鲁棒性方面,在3种不同压缩效果下,分别以2.48%、4.83%和10.10%的优势超越了对比方法。结论本文方法能够大幅度提升轻量型卷积神经网络的检测性能,相比于绝大部分工作都取得了更优异的泛化性和鲁棒性效果。 展开更多
关键词 深度伪造人脸检测 空域富模型(SRM) 卷积金字塔 局部学习相似度 多任务学习
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