deepfake检测论文
南洋理工发布全球首个DeepFake篡改序列检测还原数据集
长度为3的篡改序列除了篡改检测,Seq-DeepFake还可以根据检测出的篡改序列,逆序还原出原始人脸。论文作者建立并开源了全球首个Seq-DeepFake数据集。Seq-DeepFake 样例对于数据集中
CVPR2021论文大盘点
按照题目下载这些论文。如果想要下载所有CVPR 2021论文,请点击这里: CVPR 2021 论文开放下载了!Multi-attentional Deepfake Detection 本次工作中,作者将
设计deepfake假脸检测
Deepfake 假脸检测(从零开始,持续更新) 当前任务先按照老师说的筛选一下数据库,网上找找批量提取人脸的代码,然后把提取的人脸区域保存为128*128大小的图片。提取人脸的方法一般是使用dlib和MTCNN,
论文阅读MultiattentionalDeepfakeDetection
论文题目:Multi-attentional Deepfake Detection来源:CVPR2021代码:multiple-attention1 背景与动机deepfake人脸伪造在互联网上广泛传播,引发了严重的社
deepfake论文40篇汇总
deepfake论文40篇汇总. Deepfake 这个词是“ 深度学习 ”和“ 伪造假冒(fake) ”的组合。. 一般来说,它指的是由人工智能生成的、现实生活中不存在的人或物
deepfake检测论文deepfake检测建模是什么
deepfake检测建模是什么? 他们中的大多数将 deepfake 检测建模为一个普通的二元分类问题,即首先使用主干网络提取全局特征,然后将其输入到二元分类器(真/假)中。 但由于此任务中真
论文推荐DeepFakes和更多人脸操纵和假检测研究综述
随着DeepFake的出现,现在人脸造假变得越来越容易,也引发了大量对抗此类造假技术的研究。这篇论文对操纵人脸图像的技术(包括DeepFake方法)以及检测此类操纵的方法进行了全面的
Deepfakes论文总结
Deepfakes论文总结(更新中) 目前的deepfake检测,从检测层级上讲有两类: 一类工作认为,深度伪造检测,应该检测伪造过程中底层的artifact,比如本文中
基于时空特征一致性的Deepf
针对目前大部分研究仅关注Deepfake单幅图像的空间域特征而设计检测模型的问题,以Deepfake视频中人物面部表情变化存在细微的不一致、不连续等现象为出发
Deepfakes论文总结
Deepfakes论文总结(更新中) 目前的deepfake检测,从检测层级上讲有两类: 一类工作认为,深度伪造检测,应该检测伪造过程中底层的artifact,比如本文中的[5,6,7,8]。这类文章通常非常善