| 人脸伪造检测泛化性方法综述 |
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| 引用本文： | 董琳,黄丽清,叶锋,黄添强,翁彬,徐超.人脸伪造检测泛化性方法综述[J].计算机科学,2022,49(2):12-30. |
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| 作者姓名： | 董琳 黄丽清 叶锋 黄添强 翁彬 徐超 |
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| 作者单位： | 福建师范大学计算机与网络空间安全学院 福州350117;福建师范大学计算机与网络空间安全学院 福州350117;数字福建大数据安全技术研究所 福州350117;福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心 福州350117 |
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| 基金项目： | 国家重点科研专项基金(2018YFC1505805);国家自然科学基金(62072106);福建省科技计划创新战略研究项目(2020R0178,2021R0041);福建省教育厅项目(JT180078)。 |
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| 摘 要： | 深度学习技术的快速发展为深度伪造的研究提供了强有力的工具,人眼越来越难区分伪造视频图像的真假。伪造的视频图像会对社会生活造成巨大的负面影响,如:金融欺诈、假新闻传播、人身欺凌等。目前,基于深度学习的假脸检测技术在多个基准数据库(如FaceForensics++)上已经达到了较高的准确率,但在跨数据库上的检测精度远低于源数据库内的检测精度,即许多检测方法难以推广到不同的或未知的伪造类型上。专注于基于深度学习的人脸伪造检测方法泛化性研究,首先对伪造检测常用的数据库进行简单介绍和比较;其次从数据、特征和学习策略3个方面对视频图像篡改检测方法的泛化性进行分类总结和分析;最后讨论未来人脸篡改检测泛化性的发展方向和挑战。
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| 关 键 词： | 人脸伪造检测 视频图像篡改 泛化性 媒体取证 视频图像分类 |
Survey on Generalization Methods of Face Forgery Detection |
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| DONG Lin,HUANG Li-qing,YE Feng,HUANG Tian-qiang,WENG Bin,XU Chao.Survey on Generalization Methods of Face Forgery Detection[J].Computer Science,2022,49(2):12-30. |
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| Authors: | DONG Lin HUANG Li-qing YE Feng HUANG Tian-qiang WENG Bin XU Chao |
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| Affiliation: | (College of Computer and Cyber Security,Fujian Normal University,Fuzhou 350117,China;Digital Fujian Institute of Big Data Security Technology,Fuzhou 350117,China;Fujian Provincial Engineering Research Center of Big Data Analysis and Application,Fuzhou 350117,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Face forgery detection Video image tampering Generalization Media forensics Video image classification |
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