Feb, 2022

佩戴口罩的面部图像深度伪造检测

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TL;DR这篇论文探讨了现代深度学习网络在检测佩戴口罩的 Deepfake 技术方面的性能，并提出了两种不同的检测方法：面部裁剪和面部贴片。实验表明，面部裁剪比面部贴片更为有效，可用于识别现实世界中带口罩的人脸 Deepfake。
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发现论文，激发创造
  • 解决 DeepFake 问题：使用动态人脸增强改善 DeepFake 检测的分析

    本文重点研究了现有 DeepFake 检测框架的局限性和缺陷，通过现有方法和数据集的定量和定性分析，发现 deepfake 数据集过度扩充，容易导致过度拟合，而提出的数据增强方法（面部切除）能够成功改善数据变化并缓解过度拟合问题。

    Feb, 2021

  • 利用深度学习方法实时检测口罩：预防 Covid 19

    利用深度学习，我们提出了一种在实时场景中检测口罩的技术，适用于通过网络摄像头记录的静止或动态的单人或多人框架，我们的模型准确率高达 99%（白天的单人）至 74%（夜晚的多人）。

    Jan, 2024

  • 从视频素材中检测口罩的深度学习框架

    该研究提出了一种基于深度学习的方法，利用 MTCNN 和 MobileNetV2 算法检测公共场所中戴口罩的人脸，使得公共场所的监督变得更加安全。

    Nov, 2020

  • 深度伪造检测在实际场景中的评估框架

    提出了一个更可靠的评估框架来评估在更现实的情境下学习型 deepfake 检测器的性能，并量化其对不同处理操作的鲁棒性，同时设计了一个基于真实处理操作驱动的随机退化数据增强方法，显著提高了 deepfake 检测器的鲁棒性。

    Apr, 2023

  • 基于块状方法的遮挡图像深度伪造检测

    本研究使用深度学习方法基于整个人脸和人脸补丁进行真 / 假图像的检测，主要应用于 DeepFake 技术的防范以及保障个人图像、视频等信息的原始性，实验结果表明，使用 patches 的加权可以提高准确性。

    Apr, 2023

  • 基于深度学习的卷积神经网络模型进行佩戴口罩个体的分类和检测

    利用深度学习创建了一个实时检测视频和图像中口罩的模型，该研究旨在提高安全性，特别是敏感区域，通过图像预处理、图像裁剪和图像分类三个阶段来识别带口罩的人脸，并通过网络摄像头或闭路电视摄像机进行持续监控，如果发现没有戴口罩的人，则触发安全警报。

    Nov, 2023

  • 用于安全认证的蒙面人脸识别

    本文提出了一种使用实时口罩检测来增强人脸识别系统的现有数据集的方法，并利用 MaskTheFace 工具创建大量实时口罩数据集以及使用处理后的数据集提高了 FACENET 及在实际数据集 MFR2 上的识别率。

    Aug, 2020

  • COVID-19 疫情期间高效的遮盖人脸识别方法

    本文提出了一种基于遮挡和深度学习特征的可靠方法来解决口罩蒙面等遮挡因素下的人脸识别问题，并使用预训练的卷积神经网络提取眼睛和前额区域特征以及使用多层感知器分类识别。实验结果表明该方法有较高的识别性能。

    May, 2021

  • 深度伪造生成与检测：基准和调查

    对深度伪造生成和检测的最新发展进行了综合回顾和分析，并讨论了该领域的当前状态，主要集中在深度伪造生成和检测技术框架的发展，以及人脸交换、脸部再现、说话人脸生成和面部属性编辑等主流深度伪造领域的研究，并评估了各领域中的代表性方法和最新的研究成果，最后分析了该领域的挑战与未来研究方向。

    Mar, 2024

  • DeepFakes: 一项新的人脸识别威胁？评估和检测

    在本文中，我们使用基于 GAN 的开源软件从 VidTIMIT 数据库的视频生成 Deepfake 视频，调整不同的训练和混合参数对生成视频的质量有显著影响，并表明当前的人脸识别系统和现有的检测方法都很容易受到 Deepfake 视频的干扰。

    Dec, 2018