基于Transformer的人脸深度伪造检测技术综述

人脸深度伪造检测旨在对人脸图像和视频进行真伪鉴别,能为肖像权保护、虚假消息鉴定、网络诈骗防范等提供理论和技术支撑。早期的检测技术主要基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)实现,并取得了显著的效果,但普遍存在泛化性能不足的问题。为了进一步提高人脸深度伪造检测技术的泛化性,最新的研究工作开始引入一种基于自我注意力机制的深度神经网络Transformer,其具有长距离依赖建模能力和全局感受野,可用于捕捉到图像上下文关联和视频时序关系,有效提高了检测器的表征能力。本综述首先简要介绍了该领域研究背景,阐述了人脸深度伪造生成典型技术,然后对现有基于Transformer的检测技术进行总结和归纳,最后探讨人脸深度伪造检测技术面临的挑战和未来研究方向。

OBE理念下出入境管理专业实训课程高阶性建设路径

以出入境管理专业实训课程教学改革为例,对标“金课”建设高阶性标准,结合专业特点和国家移民管理事业发展对人才的新要求,在成果导向教育理念指导下,从实训课程教学目标、教学内容、教学方式与教学评价等方面着手,提出以“模块教学—阶段考核—合作学习”三层次重构实训教学设计,以任务指引模式促进学生知识、能力与素质的融合,以研究性学习塑造学生高级思维能力,以现代信息技术与实训教学融合培养学生解决复杂问题的综合能力,以校局合作提升实训教学高阶性建设品质,进一步引导学生的实践、探索能力的开发,培养学生解决复杂问题的综合能力和高级思维。

基于模式噪声分量符号信息的快速源相机辨识

现有基于传感器光响应非均匀性模式噪声的源相机辨识方法多采用蛮力搜索(即穷举)策略,当相机指纹数量较多且指纹长度较长时,效率较低.文中提出一种基于模式噪声分量符号信息的快速源相机辨识方法.即利用模式噪声中的大幅值分量构造相机的精简指纹,采用分离链接哈希表结构存储参考指纹信息,按照测试指纹和参考指纹之间的同符号分量个数对候选参考指纹排序,按序进行相关性检测.实验表明,文中方法大大减少了相关性运算的次数.

实战化教学改革背景下的一流课程建设

近年,教育部印发了《关于深化本科教育教学改革全面提高人才培养质量的意见》,对本科教育教学管理作出部署,推动“学生忙起来、教师强起来、管理严起来、效果实起来”;印发了《关于一流本科课程建设的实施意见》,对提高课程高阶性、创新性和挑战度的一流课程建设提出了意见。一流课程是一流学科、一流专业内涵式发展的载体,是体现“以学生发展为中心”理念的“最后一公里”,是落实“立德树人成效”根本标准的具体化、操作化和目标化。

新国标背景下刑事技术专业核心课程改革探索——以“电子物证”课程为例

一、引言公安工作面向社会,时代感强,发展快,这就决定公安院校相关院系开设的核心课程需要坚持以公安实战需求为导向,保持教学贴近实战、融入实战、服务实战,进而引领实战,以应对犯罪活动多元化、高科技化的发展趋势。从当前案发形态看,传统的盗窃、抢劫、涉枪、绑架等案件呈显著下滑趋势,诈骗、"钓鱼"等非接触案件呈显著上升趋势。

利用运动向量嵌入概率增强特征的隐写分析方法

文中从隐写方法遵循的最小化失真或最大熵原则出发,将嵌入概率的最优分布作为先验知识来指导视频隐写分析。为更好地刻画运动向量的嵌入优先级,从视频的运动特征、纹理特征以及编码框架下的局部最优性定义失真函数,并利用Gibbs分布估计运动向量的嵌入概率。据此提出一种利用嵌入概率对检测特征进行定量增强的方法,并从相对熵的角度对增强的原理进行了解释。实验结果表明,3种经典的隐写分析算法在使用文中特征增强方法后,检测准确率均有提升,且对码率具有鲁棒性。与新型深度神经网络VSRNet检测方法的对比结果也验证了文中方法的有效性。