一种基于特征提取和转换器的Deepfake换脸视频检测方法

亓一航; 刘锐钢; 缪云海; 高恩伟; 董海川

doi:10.13992/j.cnki.tetas.2024.12.011

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一种基于特征提取和转换器的Deepfake换脸视频检测方法

更新时间：2026-04-21

- 一种基于特征提取和转换器的Deepfake换脸视频检测方法
- Vol. 37, Issue 12, Pages: 6-12(2024)
- 作者机构：
  
  中移(杭州)信息技术有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13992/j.cnki.tetas.2024.12.011
  CLC： TP391.41
- Published：2024
- 稿件说明：
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亓一航, 刘锐钢, 缪云海, et al. 一种基于特征提取和转换器的Deepfake换脸视频检测方法[J]. 2024, 37(12): 6-12.
DOI：

亓一航, 刘锐钢, 缪云海, et al. 一种基于特征提取和转换器的Deepfake换脸视频检测方法[J]. 2024, 37(12): 6-12. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2024.12.011.

摘要

随着AI技术的发展，网络上出现了一大批利用Deepfake等换脸工具合成的视频或者图片，使得内容中出现的人脸并非真容。本文通过Deepfake技术，基于真实人脸照片伪造了虚假人脸照片，用以构建正反向训练数据集。此外，本文设计了一种包含卷积部分和反馈部分的模型，该模型能够有效地提取图片的特征信息。针对传统CNN、ViT模型缺少块和通道间交互的问题，本文通过Mix-Transformer模型，将块和通道进行转置卷积融合。最后通过设计数据集对比和模型对比实验，验证了在亚洲人脸真伪分类的场景下，本文构建的数据集和模型大幅提高了真伪分类的准确性。

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