DeepFake：利用机器学习检测伪造与合成媒体内容
计算机视觉与模式识别
2021-09-08 v1 信息检索
摘要
深度学习的快速发展使得区分真实与篡改的人脸图像和视频片段变得空前困难。通过深度生成方法操纵人脸外观的底层技术被称为 DeepFake，其近期出现并催生了大量恶意人脸操纵应用。随后，为降低 DeepFake 生成内容的影响，亟需其他能够评估数字视觉内容完整性的技术。大量关于 DeepFake 生成与检测的研究相互推动，超越了当前状态。本研究通过回顾 DeepFake 领域的重要研究，呈现与 DeepFake 生成和检测技术相关的挑战、研究趋势与方向，以促进更鲁棒方法的发展，从而应对未来更先进的 DeepFake。
引用
@article{arxiv.2109.02874,
title = {DeepFakes: Detecting Forged and Synthetic Media Content Using Machine Learning},
author = {Sm Zobaed and Md Fazle Rabby and Md Istiaq Hossain and Ekram Hossain and Sazib Hasan and Asif Karim and Khan Md. Hasib},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.02874},
year = {2021}
}
备注
A preprint version