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本文基于視覺深度偽造技術(shù)研究進行綜述。
隨著生成式深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，深度偽造技術(shù)發(fā)展并應(yīng)用于各個領(lǐng)域。深度偽造技術(shù)的濫用使人們逐漸意識到其帶來的威脅，偽造檢測技術(shù)隨之而生。本文基于視覺深度偽造技術(shù)研究進行綜述。1）簡要介紹了視覺深度偽造技術(shù)的發(fā)展歷程及技術(shù)原理，包括生成對抗網(wǎng)絡(luò)在深度偽造制品中的應(yīng)用；2）對現(xiàn)有的視覺深度偽造數(shù)據(jù)集進行匯總并歸類；3）對目前的視覺深度偽造檢測技術(shù)進行了分類，將現(xiàn)有的檢測方法歸納為基于具體偽影的、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的、基于信息不一致和其他類型視覺深度偽造檢測等4種分類。其中，基于偽影的檢測方法著重于尋找偽造制品與真實圖像之間的像素級差異，通過機器學(xué)習(xí)識別深度偽造制品中的人工偽影痕跡，基于信息不一致的方法則著重于尋找偽造制品與真實圖像或視頻之間的信息級差異，這兩種方法都具有識別效率高、訓(xùn)練便捷等優(yōu)點；基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法通過大量的數(shù)據(jù)集和機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，直接使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身對深度偽造制品進行訓(xùn)練，并通過改善網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)增進模型以提高訓(xùn)練效率，因為其模型的多變和高精確率成為目前深度偽造檢測的熱門方向。同時，本文分析了4種方法的具體優(yōu)缺點，并進一步給出了未來視覺深度偽造檢測研究的重點和難點。
http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20220104&flag=1
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