典型文献
基于孪生胶囊网络的伪造人脸视频检测方法
文献摘要：
随着深度学习技术的发展,以换脸为代表的人脸伪造视频在互联网上广泛传播,对个人隐私和国家政治安全构成了严重威胁.针对传统基于有监督学习训练的伪造人脸检测方法面对新的伪造数据时存在泛化能力差的问题,提出基于孪生胶囊网络Siamese-Capsules的检测方法,通过结合无监督学习的思想,使用度量学习中的三元组损失和中心损失训练模型.在FaceForensics++伪造视频数据集上的实验结果表明,相较其他方法,Siamese-Capsules虽然在针对单一伪造类型的准确率上有所下降,但其泛化能力得到较大提升.
文献关键词：
伪造人脸视频;胶囊网络;孪生网络;三元组损失;中心损失
中图分类号：
作者姓名：
李柯;吉立新;李邵梅;张建朋
作者机构：
信息工程大学,河南郑州450001;国家数字交换系统工程技术研究中心,河南郑州450002
文献出处：
引用格式：
[1]李柯;吉立新;李邵梅;张建朋-.基于孪生胶囊网络的伪造人脸视频检测方法)[J].信息工程大学学报,2022(01):45-50
A类：
伪造人脸视频,伪造人脸检测
B类：
孪生胶囊网络,视频检测,深度学习技术,人脸伪造,广泛传播,个人隐私,国家政治安全,有监督学习,学习训练,泛化能力,Siamese,Capsules,无监督学习,用度,度量学习,三元组损失,中心损失,训练模型,FaceForensics++,视频数据,其他方法,孪生网络
AB值：
0.283218
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
