| 基于i_ResNet34模型和数据增强的深度伪造视频检测方法 |
| |
| 引用本文： | 暴雨轩,芦天亮,杜彦辉,石达.基于i_ResNet34模型和数据增强的深度伪造视频检测方法[J].计算机科学,2021,48(7):77-85. |
| |
| 作者姓名： | 暴雨轩 芦天亮 杜彦辉 石达 |
| |
| 作者单位： | 中国人民公安大学信息网络安全学院 北京 100038 |
| |
| 摘 要： | 针对深度伪造视频检测存在的面部特征提取不充分的问题,提出了改进的ResNet(i_ResNet34)模型和3种基于信息删除的数据增强方式.首先,优化ResNet网络,使用分组卷积代替普通卷积,在不增加模型参数的前提下提取更丰富的人脸面部特征;接着改进模型虚线残差结构的shortcut分支,通过最大池化层完成下采样操作,减少视频帧中人脸面部特征信息的损失,然后在卷积层后引入通道注意力层,增加提取关键特征通道的权重,提升特征图的通道相关性.最后,利用i_ResNet34模型对原数据集及3种基于信息删除的数据增强方式扩充后的数据集进行训练,其在FaceForensics++的两类数据集Face-Swap和Deepfakes上的检测准确率分别达到了99.33％和98.67％,优于现有的主流算法,从而验证了所提方法的有效性.
|
| 关 键 词： | 深度伪造 深度学习 残差网络 特征提取 数据增强 人工智能安全 |
Deepfake Videos Detection Method Based on i_ResNet34 Model and Data Augmentation |
| |
| BAO Yu-xuan,LU Tian-liang,DU Yan-hui,SHI Da.Deepfake Videos Detection Method Based on i_ResNet34 Model and Data Augmentation[J].Computer Science,2021,48(7):77-85. |
| |
| Authors: | BAO Yu-xuan LU Tian-liang DU Yan-hui SHI Da |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
