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基于自动编码器的深度伪造图像检测方法
张亚, 金鑫, 江倩, 李昕洁, 董云云, 姚绍文
计算机应用
2021, 41 (10):
2985-2990.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020122046
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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