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人脸伪造技术在娱乐大众的同时也对多媒体信息安全造成了很大威胁。针对现有的人脸伪造检测技术未考虑图像内容交互及压缩处理丢失伪造痕迹的问题，提出了一个基于高频特征与全局交互的深度人脸伪造检测方法。首先，利用缩放局部自注意力机制捕获像素之间的空间交互，实现全局交互。其次，利用高通滤波器放大高频微妙伪影，提高对压缩伪造内容的检测准确度。最后，结合空间域与频域信息，最大程度地捕捉图像上下文信息，有效提高模型的泛化性。在FaceForensics++和Celeb-DF数据集的实验结果表明，所提出方法比之前的方法具有更好的检测效果和泛化性能。 相似文献
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在社交媒体高速发展方便信息交流的同时,虚假新闻也在网络上大量传播,对社会稳定造成了很大的影响.针对当前虚假新闻检测工作大多充分考虑虚假新闻中新闻文本内容而忽略图像内容的问题,提出了一种基于注意力的BiLSTM-CNN多模态虚假新闻检测模型.该模型首先使用双向长短期记忆神经记忆网络(BiLSTM)提取文本内容特征,使用卷积神经网络(CNN)提取图像语义特征,利用注意力机制(Attention)层对提取的内容特征信息分配相应的权重,再将两种特征融合以形成重新参数化的多模态特征作为输入进行虚假新闻检测.实验表明,该方法达到了98.3%的正确率. 相似文献
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