Apr, 2021

面部代表性伪造挖掘用于伪造人脸检测

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TL;DR本论文提出一种基于注意力机制的数据增广框架，用于改善卷积神经网络在伪造人脸检测中关注面部有限区域的现象，通过跟踪和遮蔽 Top-N 敏感面部区域，鼓励检测器深入挖掘以前忽略的区域，从而达到指出不同操纵技术生成的伪造面孔的表现最好的检测器训练效果，同时我们的方法能够轻松集成到各种 CNN 模型中。
convolutional neural networkfake face detectionattention-based data augmentationforgerymanipulation techniques
发现论文，激发创造
  • 多重注意力深度伪造检测

    本文提出了一个新的多注意力深度伪造检测网络，该网络通过引入区域独立的损失和基于注意力的数据增强策略来解决学习难度问题，并在多个数据集上展示了该方法在检测深度伪造方面的优越性。

    Mar, 2021

  • 深度局部特征学习在人脸防欺骗检测中的应用

    本文使用卷积神经网络（CNN）中的局部特征来提高面部欺骗检测的性能，并且在整个面部图像上进行预训练，使 CNN 可以学习不同的本地欺骗线索，从而改进了性能并提高了最终模型的收敛速度。

    Jun, 2018

  • 卷积神经网络在人脸反欺诈中的性能评估

    本文通过基于卷积神经网络的 Inception 和 ResNet 模型在 MSU Mobile Face Spoofing 数据库上的表现，研究了如何应用这些深度学习算法实现面部反欺骗的生物特征访问控制。

    May, 2018

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    利用注意机制改善学习到的特征图，提高二分类（真实脸或伪造脸）的准确性和可视化处理后的伪造部位，通过大规模数据库的实验，证明了注意机制在人脸伪造检测和定位的有效性。

    Oct, 2019

  • 关注一致性改进的蒙面频率造假特征表示以实现人脸伪造检测的普适性

    通过提出一种新的注意一致性加工频伪造表示模型以实现人脸伪造检测算法的泛化能力，本文在多个公共人脸伪造数据集上的实验证明了该方法相对于现有技术的卓越性能。

    Jul, 2023

  • 使用基于部件检测器找到面孔伪造痕迹

    本论文提出了基于深度神经网络的人脸部分的伪造检测系统，并将其应用于多个数据集中的人工伪造视频的实证分析。

    Sep, 2021

  • 利用高频特征进行人脸伪造检测的泛化

    这篇论文提出了一种基于 CNN 的人脸伪造检测方法，利用高频噪声、多尺度特征提取、残差 - 引导空间注意力和跨模态注意力等功能模块提高了交叉数据集下的检测性能。

    Mar, 2021

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    Oct, 2023

  • 基于精细特征的面部伪造深伪视频检测

    本文提出了一种基于显示抑制背景噪声和学习多尺度可区分特征的方法，将人脸伪造检测问题归纳为细粒度分类问题，并在不同数据集和伪造技术的实验场景中实验证明了方法的优越性。

    Oct, 2023

  • ForensicTransfer：弱监督领域自适应用于伪造检测

    在图像伪造不断更新的现今，卷积神经网络和自编码结构的 Forensic-Transfer 方法可以提高图像伪造检测的可迁移性并显著提高性能。

    Dec, 2018