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题名基于自动编码器的深度伪造图像检测方法
被引量:7
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作者
张亚
金鑫
江倩
李昕洁
董云云
姚绍文
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机构
云南大学软件学院
教育部跨境网络空间安全工程研究中心(云南大学)
阳明交通大学科技管理研究所
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第10期2985-2990,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62002313,61863036)
中国博士后科学基金资助项目(2020T130564,2019M653507)
+3 种基金
云南省重点研发领域计划项目(202001BB050076)
云南省软件工程重点实验室开放基金资助项目(2020SE408)
云南省博士后科研基金资助项目
云南大学第12届研究生科研创新项目(2020230,2020231)
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文摘
基于深度学习的图像伪造方法生成的图像肉眼难辨,一旦该技术被滥用于制作虚假图像和视频,可能会对国家政治、经济、文化造成严重的负面影响,也可能会对社会生活和个人隐私构成威胁。针对上述问题,提出了一种基于自动编码器的深度伪造Deepfake图像检测方法。首先,借助高斯滤波对图像进行预处理,提取高频信息作为模型输入;然后,利用自动编码器对图像进行特征提取,并在编码器中添加注意力机制模块以获取更好的分类效果;最后,通过消融实验证明,采用所提的预处理方法和添加注意力机制模块有助于伪造图像检测。实验结果表明,与ResNet50、Xception以及InceptionV3相比,所提方法在数据集样本量较小且包含的场景丰富时,可以有效检测多种生成方法所伪造的图像,其平均准确率可达97.10%,明显优于对比方法,且其泛化性能也明显优于对比方法。
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关键词
Deepfake检测
深度伪造图像
自动编码器
生成对抗网络
注意力机制
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Keywords
Deepfake detection
Deepfake image
autoencoder
Generative Adversarial Network(GAN)
attention mechanism
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分类号
TP398.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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