基于多尺度特征融合重建學(xué)習(xí)的深度偽造人臉檢測(cè)算法

摘要： 隨著深度偽造技術(shù)的快速發(fā)展,針對(duì)深度偽造人臉的檢測(cè)已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。雖然現(xiàn)有的基于噪聲、局部紋理或頻率特征的檢測(cè)方法能夠在特定場(chǎng)景中表現(xiàn)出良好的檢測(cè)效果,但這些方法缺乏對(duì)人臉細(xì)粒度表征特征的深入挖掘,限制了其泛化能力。為了解決上述問(wèn)題,文章提出了一種新型的基于多尺度特征融合重建的分類網(wǎng)絡(luò)模型MSFFR,該網(wǎng)絡(luò)模型從重建學(xué)習(xí)的角度學(xué)習(xí)挖掘人臉細(xì)粒度內(nèi)容和梯度表征特... （共11頁(yè)）