局部相似度異常的強(qiáng)泛化性偽造人臉檢測(cè)

摘要： 目的 人臉偽造技術(shù)迅猛發(fā)展，對(duì)社會(huì)信息安全構(gòu)成了嚴(yán)重威脅，亟需強(qiáng)泛化性偽造人臉檢測(cè)算法抵抗多種多樣的偽造模型。目前的研究發(fā)現(xiàn)偽造算法普遍包含人臉與背景融合的操作，這意味著任何偽造方式都難以避免在人臉邊緣遺留下偽造痕跡。根據(jù)這一發(fā)現(xiàn)，本文將模型的學(xué)習(xí)目標(biāo)從特定的偽造痕跡特征轉(zhuǎn)化為更加普適的人臉圖像局部相似度特征，并提出了局部相似度異常的深度偽造人臉檢測(cè)算法。方法 首先提出了局部相...