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由于人脸篡改具有很大的危害,关于人脸篡改的判别方法的研究十分重要。已有的基于卷积神经网络的人脸篡改判别研究取得了一定的进展,但是判别结果不尽如意。现有的篡改判别方法大多只关注于假脸的某一类特征,但越来越多样化的人脸篡改手段容易使得现有的篡改判别方法失效。针对这些问题,使用一个性能优异的预训练模型,并利用一种数据增强方式和一种标签平滑化的损失函数,在篡改过的人脸视频的检测上取得了准确度的显著提高。而且,由于采用了"抽帧"处理的方式,提出的方法具有很高的计算效率。