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摘要
随着DeepFake技术的迅速发展，DeepFake检测技术应运而生，DeepFake伪造所产生的伪影痕迹大多产生在图像的高频区域。针对以上问题，受图像增强的技术的启发，将拉普拉斯算子应用到DeepFake图像上，从而达到突出高频信息的目的。同时，针对现有的DeepFake检测技术大多采用单一感受野的卷积网络，提出了多感受野Xception网络，同时将上述工作融合提出了一套基于高频信息增强的多感受野Xception网络框架。实验证明，提出的整套方法检测能力高于经典方法且具有较好的鲁棒性。
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