Dec, 2023

DeepFidelity：深伪造：感知伪造保真度评估用于深度假脸检测

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TL;DRDeepFidelity 和 SSAAFormer 是一种新的深度伪造检测框架和网络结构，能够自适应地区分具有不同图像质量的真实和伪造人脸图像，并在多个基准数据集上展现出优势。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 深度伪造检测的稳健性与泛化性：扩散模型研究

    通过对深度伪造图像的产生和检测进行深入研究，本论文提出了一种全面的深度伪造图像生成与识别的方法。在我们的研究中，我们创建了一个名为 DeepFakeFace (DFF) 的数据集，用于训练和测试检测深度伪造图像的算法。我们进行了对 DFF 数据集的全面评估，并提出了两种评估方法来测试深度伪造识别工具的强度和适应性。根据我们的发现，不同的深度伪造方法和图像变化产生了多种结果，突显了对深度伪造检测器的需求。我们的 DFF 数据集和测试旨在促进更有效的抵御深度伪造的工具的发展。

    Sep, 2023

  • 深度伪造算法的比较分析

    通过综述现有的 deepfake 生成和检测技术，本文分析了基于深度学习的 deepfake 创建方法和检测技术，并讨论了当前的 deepfake 检测方法的局限性和挑战，以及未来的研究方向，强调了对 deepfake 检测技术持续研究和发展的重要性，以应对 deepfake 对社会的负面影响，并确保数字视觉媒体的完整性。

    Sep, 2023

  • 揭示欺诈行为：深度伪造检测中的更多伪造线索揭示

    通过提取多个非重叠的局部表征并将它们融合成全局的语义丰富特征，凭借信息瓶颈理论派生局部信息损失，保证局部表征的正交性同时保留全面的任务相关信息，通过互信息的理论分析得到全局信息损失，最终达到融合局部表征并且去除任务无关信息的目的，实证结果在五个基准数据集上取得了最新的性能，我们的代码可以在 https://github.com/QingyuLiu/Exposing-the-Deception 访问，希望能够激发研究人员的灵感。

    Mar, 2024

  • 通过利用表面异常进行深度伪造检测：SurFake 方法

    深度伪造生成对场景整体几何和采集过程造成了特征变化，通过分析图像中表面的特征可生成一个可用于深度伪造检测的描述符，称为 SurFake。在各种深度伪造和深度学习模型上进行的实验结果证实了该特征可用于区分原始图像和经过篡改的图像，并且实验证明结合视觉数据可提高检测准确性。

    Oct, 2023

  • 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

  • 基于身份识别的深度伪造检测

    本文提出了一种基于身份识别的 DeepFake 检测方法，该方法不尝试检测图像伪造，而是侧重于确定图像 / 视频中的身份信息是否正确。为了促进基于身份识别的检测研究，作者还提出了一个名为 “Vox-DeepFake” 的大规模数据集和一个简单身份检测算法 “OuterFace”。

    Dec, 2020

  • 审判法院深度伪造检测综述

    本文简要介绍了图像处理、深度伪造技术以及用于检测这些技术的方法和数据集。

    May, 2022

  • 媒体取证与深伪造系统综述

    这篇综述论文讨论了 Deepfake 技术的方法和应用，包括面部操纵、深度学习、伪造检测技术和虚假图像的识别。

    Jun, 2024