Celeb-DF：一个用于 DeepFake 取证的大规模挑战性数据集
密码学与安全
2020-03-17 v4 计算机视觉与模式识别
图像与视频处理
摘要
AI 合成换脸视频（通常称为 DeepFake）是一个新兴问题，威胁着在线信息的可信度。开发和评估 DeepFake 检测算法的需求呼唤大规模数据集。然而，当前的 DeepFake 数据集视觉质量低，且与互联网上流传的 DeepFake 视频不相似。我们提出一个新的大规模挑战性 DeepFake 视频数据集 Celeb-DF，包含使用改进合成过程生成的 5,639 个高质量名人 DeepFake 视频。我们对 DeepFake 检测方法和数据集进行了全面评估，以展示 Celeb-DF 所带来的升级挑战水平。
引用
@article{arxiv.1909.12962,
title = {Celeb-DF: A Large-scale Challenging Dataset for DeepFake Forensics},
author = {Yuezun Li and Xin Yang and Pu Sun and Honggang Qi and Siwei Lyu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.12962},
year = {2020}
}