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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。
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单位信息工程大学
