【摘 要】
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随着大规模数据集的产生和计算机硬件计算能力的提升,深度学习技术得到了快速发展,基于对抗式网络(Generative Adversarial Network,GAN),利用大规模人脸数据集和深度学习技术可以生成世界上不存在的虚假人脸图像,但是这些虚假人脸图像容易被不法分子利用,对社会构成严重威胁。因此,针对虚假人脸图像的检测至关重要。文章将人脸的真伪检测工作视为一个二分类任务,通过使用两种不同类型的虚假人脸图像数据集和真实人脸图像数据集来对Xception网络进行训练,在GPU上的多次迭代训练后,Xcept
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随着大规模数据集的产生和计算机硬件计算能力的提升,深度学习技术得到了快速发展,基于对抗式网络(Generative Adversarial Network,GAN),利用大规模人脸数据集和深度学习技术可以生成世界上不存在的虚假人脸图像,但是这些虚假人脸图像容易被不法分子利用,对社会构成严重威胁。因此,针对虚假人脸图像的检测至关重要。文章将人脸的真伪检测工作视为一个二分类任务,通过使用两种不同类型的虚假人脸图像数据集和真实人脸图像数据集来对Xception网络进行训练,在GPU上的多次迭代训练后,Xcept
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