基于双层注意力的Deepfake换脸检测

摘要

针对现有Deep fake检测算法中普遍存在的准确率低、可解释性差等问题,提出融合双层注意力的神经网络模型,该模型利用通道注意力捕获假脸的异常特征,并结合空间注意力聚焦异常特征的位置,充分学习假脸异常部分的上下文语义信息,从而提升换脸检测的有效性和准确性.并以热力图的形式有效地展示了真假脸的决策区域,使换脸检测模型具备一定程度的解释性.在FaceForensics++开源数据集上的实验表明,所提方法的检测精度优于MesoInception、Capsule-Forensics和XceptionNet检测方法.