MesoNet：一种紧凑的人脸视频伪造检测网络
计算机视觉与模式识别
2021-04-27 v1 图像与视频处理
摘要
本文提出一种自动且高效检测视频中人脸篡改的方法，特别关注于两种近期用于生成超真实伪造视频的技术：Deepfake 和 Face2Face。传统的图像取证技术通常因压缩严重退化数据而不太适用于视频。因此，本文采用深度学习方法，提出两个层数较少的网络以聚焦于图像的介观特性。我们在现有数据集和由在线视频构成的数据集上评估了这些快速网络。测试表明检测率非常成功，对 Deepfake 超过 98%，对 Face2Face 为 95%。
引用
@article{arxiv.1809.00888,
title = {MesoNet: a Compact Facial Video Forgery Detection Network},
author = {Darius Afchar and Vincent Nozick and Junichi Yamagishi and Isao Echizen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.00888},
year = {2021}
}
备注
accepted to WIFS 2018