FaceForensics是学术界最大的面部操作视频数据库，包含超过50万张由先进编辑方法处理的图像，用于研究面部伪造检测。数据集包括Face2Face、FaceSwap、DeepFakes和NeuralTextures等方法生成的图像，支持深度学习的监督训练，提供分类和分割的基准测试，以及评估伪造品的真实度。
【30】FaceForensics学术界最大的合成视频数据库之一
介绍了一个新的面部操作数据集，大约有50万张经过编辑的图像（来自1000多个视频）。这些操作是用最先进的面部编辑方法生成的。它超过了所有现有的视频操作数据集至少一个数量级。利用我们的新数据集，我们引入了经典图像取证任务的基准测试，包括分类和分割，考虑到在不同质量级别压缩的视频。此外，我们还引入了一种基准评估方法，用于创建具有已知基本真相的无法区分的伪造品.
【31】FaceForensics++学习检测操纵的面部图像
FaceForensics++：是一个面部伪造数据集，它使研究人员能够以有监督的方式训练基于深度学习的方法。数据集包含使用四种最新方法创建的操作，即Face2Face、FaceSwap、DeepFakes和NeuralTextures。
为每种方法分别创建了50多万幅经过处理的图像。生成的公开可用数据集至少比可比较的替代数据大一个数量级，它使我们能够以有监督的方式训练数据驱动的伪造检测器。直接用几个不同CNN模型做一个监督式学习，把这个问题转换成一个二分类问题来确定是否图像是经过伪造的
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