59、深度伪造检测与密钥域最大化技术改进

深度伪造检测与密钥域最大化技术改进

深度伪造检测相关内容

在当今数字时代，深度伪造技术的出现给人们对合成媒体内容的信任带来了巨大冲击。随着深度学习的发展，深度伪造的改进版本不断增加，因此检测深度伪造变得至关重要。

相关研究方法对比

近期许多研究都在致力于深度伪造检测技术。以下是基于不同方法和数据集的比较研究：
| 序号 | 参考编号 | 方法 | 使用的数据集 | 局限性/研究差距 |
| — | — | — | — | — |
| 1 | [2] | 发明Meso4和MesoInception4来观察深度伪造 | FaceForensics数据集和在线内容 | LSTM和CNN可提升系统性能 |
| 2 | [3] | 使用RCN探索帧间的顺序差异，并与CNN和GRU单元集成 | FaceForensics ++数据集（含1000个视频） | 可使用单一操作技术提出更稳健的方法 |
| 3 | [6] | 使用CNN识别相邻上下文和包裹面部之间的不一致性 | UADFV和Deepfake TIMIT | 可定义针对多视频压缩的检测方法 |
| 4 | [7] | 提取面部区域的68个地标，用SVM对提取的特征进行分类 | UADFV和DARPA数据集 | 若处理头部3D姿势，可提出更稳健的方法 |
| 5 | [8] | 利用眼睛和牙齿区域的差异，使用不同回归技术和NN进行分类 | 从YouTube下载的视频数据集 | 采用更多统计方法而非线索处理可获更好性能 |

提出的深度伪造识别方法

提出的识别深度伪造的系统主要步骤如下：
1.