基于自注意力胶囊网络的伪造人脸检测方法

摘要：

当前以换脸为代表的伪造视频泛滥,给国家、社会和个人带来潜在威胁,有效检测该类视频对保护个人隐私和维护国家安全具有重要意义.为提高视频伪造人脸检测效果,基于可解释性好的胶囊网络,以Capsule-Forensics检测算法为基础,提出一种结合自注意力胶囊网络的伪造人脸检测方法.使用部分Xception网络作为特征提取部分,降低模型的参数量,在主体部分引入带注意力机制的胶囊结构,使模型聚焦人脸区域,将综合多维度的Focal Loss作为损失函数,提高模型对难分样例的检测效果.实验结果表明,与Capsule-Forensics算法相比,该方法能够减少模型参数量和计算量,在多种伪造类型数据集上均具有较高的准确率.

关键词：伪造人脸检测;胶囊网络;模型可视化;注意力机制;损失函数

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金62002384

在线出版日期：2022-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：194-200,206