多域特征融合的换脸视频检测算法

现有基于深度学习网络的换脸视频检测算法大多存在跨库检测性能较弱和泛化性能不足的问题。文章融合空域、频域和时域的图像特征信息,提出一种基于多域特征融合的换脸视频检测算法。采用多路卷积特征提取网络分别提取空域颜色通道特征、频域离散傅里叶变换特征以及时域光流特征,并引入通道注意力机制对各支路特征进行优化和有效融合。所提算法在4个公开数据库上进行了实验,与现有同类方法相比,在保持良好库内检测性能的同时,显著提升了跨库检测性能,表现出更为稳定的泛化性能。