基于3D CNNS的深度伪造视频篡改检测

摘要：

近年来,"Deepfake"视频引起了广泛的关注.人们很难区分Deepfake视频.这些篡改的视频将给社会带来巨大的潜在威胁,如被用来制作假新闻等.因此,目前需要找到一种有效识别这些合成视频的方法.针对上述问题,提出了一种基于3D CNNS的深度伪造视频检测模型.该模型注意到Deepfake视频的时域特征和空域特征的不一致,而3D CNNS可以有效捕获Deepfake视频的这一特征.实验结果表明,基于3D CNNS的模型在Deepfake检测挑战数据集和Celeb-DF数据集上具有较高的准确率和较强的鲁棒性,准确率可达96.25％,AUC值可达0.92,同时该模型解决了泛化性差的问题.通过与现有的Deep-fake检测模型进行对比,所提模型在检测准确率和AUC取值方面均优于现有模型,验证了该模型的有效性.

关键词：篡改视频;Deepfake检测;时域特征;空域特征;三维卷积网络

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;山西省科技厅社会发展科技攻关计划项目

在线出版日期：2021-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：86-92