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使用频率CNN检测DeepFake, FaceSwap和Face2Face人脸伪造( Detecting DeepFake, FaceSwap and Face2Face facial forgeries using frequency CNN )
A Kohli A Gupta
人的脸在任何交流或视觉内容中都起着至关重要的作用。为了增强这种可视化内容，使用了流行和易于访问的编辑工具。然而，通过篡改视频证据、诋毁人的图像等恶意行为在社会上传播着不和谐的信息，因此需要一种鲁棒的检测方法来对视频内容进行认证。为此，提出了一种新的人脸伪造检测方法。该方法从目标视频中提取人脸，并利用二维全局离散余弦变换(2D-GDCT)将人脸转换到频域。然后，采用三层频率卷积神经网络(fCNN)对伪造人脸图像进行检测。该方法在FaceForensics++数据集和Celeb-DF(v2)数据集上进行了训练和测试。此外，在标准化的基准数据集上对其鲁棒性进行了评估，并与现有的方法进行了比较，证明了该方法的有效性。
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