基于多尺度Transformer融合多域信息的伪造人脸检测

作     者：马欣 吉立新 李邵梅 MA Xin;JI Lixin;LI Shaomei

作者机构：郑州大学网络空间安全学院郑州450001 战略支援部队信息工程大学信息技术研究所郑州450002 

基　　金：国家自然科学基金创新研究群体科学基金(61521003) 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2023年第50卷第10期

页      码：112-118页

摘      要：当前,基于Deepfakes等深度伪造技术生成的“换脸”类伪造视频泛滥,给公民个人隐私和国家政治安全带来巨大威胁,为此,研究视频中深度伪造人脸检测技术具有重要意义。针对已有伪造人脸检测方法存在的面部特征提取不充分、泛化能力弱等不足,提出一种基于多尺度Transformer对多域信息进行融合的伪造人脸检测方法。基于多域特征融合的思路,同时从视频帧的频域与RGB域进行特征提取,提高模型的泛化性;联合EfficientNet和多尺度Transformer,设计多层级的特征提取网络以提取更精细的伪造特征。在开源数据集上的测试结果表明,相比已有方法,所提方法具有更好的检测效果;同时在跨数据集上的实验结果证明了所提模型具有较好的泛化性能。

主 题 词：伪造人脸检测 多尺度Transformer EfficientNet 频域特征 特征融合 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.11896/jsjkx.220900048

馆 藏 号：203124056...