47、基于深度学习的深度伪造检测与戴口罩面部认证技术

基于深度学习的深度伪造检测与戴口罩面部认证技术

1. 深度伪造检测技术概述

深度伪造（Deepfake）指的是经过处理的图像或视频，通常用于影响个人形象、声誉或传播虚假信息。随着技术发展，深度伪造变得愈发逼真，难以辨别真假。利用深度学习创建卷积神经网络（CNN）来区分真实和虚假图像，进而检测视频中被篡改的图像序列，是当前的研究热点。

2. 深度伪造的背景与危害

• 常见创建方式 ：深度伪造通常使用生成对抗网络（GAN）创建，GAN通过训练生成数据，并自我验证以提高逼真度。一些简单的深度伪造表现为将假脸叠加在原始未处理的脸上，还会进行边缘处理以实现更好的融合。例如网上常见的将演员尼古拉斯·凯奇的脸叠加在其他人脸上的视频。
• 潜在危害 ：深度伪造的高度逼真性增加了虚假信息传播的风险。如导演兼喜剧演员乔丹·皮尔篡改的美国总统巴拉克·奥巴马的视频，展示了互联网视频可能存在虚假信息。一些州已通过法律禁止将深度伪造用于政治目的，但执行仍存在困难。

3. 相关技术工作

• 卷积神经网络（CNN） ：CNN是常用于图像数据的深度学习模型。以往有研究构建CNN在不同数据集上检测深度伪造，如在Celeb - DF数据集上围绕面部区域构建简单CNN，分类准确率接近70%；使用尺度不变特征变换（SIFT）结合CNN，专注于面部特定区域，分类准确率接近93%。聚焦于提取面部的特定区域，CNN检测深度伪造的准确率高于对整个面部进行训练。
• 生成对抗网络（