域迁移增强的综合假脸检测模型

提出一种跨域的综合假脸检测模型。首先,设计一种双域融合模型,该模型利用空间注意力机制实现RGB域和频域特征的融合。其次,在此基础上,结合数据增强技术,提出了一种跨域迁移策略。最后,提出的双域模型的精度,在5个通用数据集上均比单域模型有一定的提高,尤其在NT数据集上,该方法的精度比EfficientNet-B0方法提高了3.4%。此外,实验结果表明,与其他迁移学习方法相比,在FaceForensics++和Celeb-df数据集上,该方法在域迁移中具有更好的泛化性能。