16、深度伪造图像检测技术：方法、挑战与应对策略

深度伪造图像检测技术：方法、挑战与应对策略

1. 面部身份替换检测技术

在当今数字时代，面部身份替换技术的滥用引发了诸多安全和伦理问题。为了有效识别这些伪造图像，研究人员提出了多种检测方法。

• 周等人的双流网络方法 ：周等人率先提出使用双流网络检测面部替换。该方法融合了基于GoogLeNet的卷积神经网络（CNN）面部分类和基于支持向量机（SVM）的分类方法。其中，SVM分类使用了基于隐写分析特征训练的三元路径，用于测量图像块中的三元损失，以此检测面部身份替换。
• SwapMe应用评估 ：李等人对SwapMe应用进行评估，以检验先前训练模型检测面部或身份替换的泛化能力。该方法在Celeb - DF数据集上表现出较强的鲁棒性。
• 基于不同神经网络模型的介观特征检测 ：研究人员使用两种不同层数的神经网络模型关注图像的介观特征。一种是包含四个卷积层和一个全连接层的Meso - 4模型，另一种是改进的Mesoinception - 4模型，它采用了Szegedy等人提出的不同的Inception模块。该方法在自建数据库上检测假图像的准确率达到98.4%，在其他未见过的数据集和FaceForensics++数据集上也表现出较强的鲁棒性。
• 基于主成分分析和循环神经网络的检测方法 ：Korshunov和Marcel描述了VGG和FaceNet等面部检测方法在DeepFakeTIMIT数据集上的漏洞，并评估了使用基线方法检测假数字内容的挑战。他们使用基于主成分分析（PCA）的特征降维方法