基于多任务学习和注意力机制的双分支深度换脸检测方法

摘要

深度换脸技术的出现严重威胁了公众的隐私安全。为了解决现有深度换脸检测方法的局限性,基于多任务学习策略提出了一种双分支检测网络,实现在检测视频伪造的同时逐帧检测。该网络引入了注意力机制和时序学习模块,通过学习局部空间信息和时序信息提升检测性能。该方法在公开数据集Celeb-DF和FaceForensics++上获得了比当前先进换脸检测方法更高的准确率和ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线下面积(Area under ROC Curve,AUC),面对不同光照、人脸朝向、视频质量时表现出了良好的鲁棒性。