典型文献
基于深度学习的深度伪造检测方法
文献摘要：
目前DeepFake这种深度伪造技术在网络上被滥用,来制作色情电影、虚假新闻,甚至可能将其用于政治人物来制造政治谣言,这对国家安全和社会稳定带来了潜在的威胁.针对这个问题,提出了一种基于深度学习的深度伪造检测方法.该模型是基于深度神经网络模型EfficientNet-B4,并结合了Vision Transformer技术.实验阶段将该方法在两个数据集FaceForensics++和Celeb-DF上进行了论证.实验结果表明,该方法较之前提出的方法不仅明显提高了识别的准确率,达到了96％,同时还具有很好的泛化性能,在跨数据集方面也取得了72％的识别准确率.该方法具有优良的性能.
文献关键词：
深度伪造;视觉变换器;高效网络;伪造检测
中图分类号：
作者姓名：
朱振
作者机构：
东南大学自动化学院,江苏 南京 210096
文献出处：
引用格式：
[1]朱振-.基于深度学习的深度伪造检测方法)[J].工业控制计算机,2022(06):14-16
A类：
DeepFake,色情电影,视觉变换器
B类：
深度伪造检测,作色,虚假新闻,政治人,谣言,深度神经网络模型,EfficientNet,B4,Vision,Transformer,FaceForensics++,Celeb,DF,较之,泛化性能,识别准确率,高效网络
AB值：
0.321858
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