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摘要
随着深度学习技术的快速发展，利用深度神经网络模型伪造出的深度假脸(deepfake)视频越来越逼真，假脸视频造成的威胁也越来越大。文献中已出现一些基于卷积神经网络的换脸视频检测算法，他们在库内获得较好的检测效果，但跨库检测性能急剧下降，存在泛化能力不足的问题。该文从假脸篡改的机制出发，将视频换脸视为特殊的拼接篡改问题，利用流行的神经分割网络首先预测篡改区域，得到预测掩膜概率图，去噪并二值化，然后根据换脸主要发生在人脸区域的前提，提出一种计算人脸交并比的新方法，并进一步根据换脸处理的先验知识改进人脸交并比的计算，将其作为篡改检测的分类准则。所提出方法分别在3个不同的基础分割网络上实现，并在TIM...
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