關(guān)鍵詞：假臉視頻檢測(cè) 深度網(wǎng)絡(luò) 泛化能力 數(shù)據(jù)庫(kù)劃分 數(shù)據(jù)增廣 

摘要：為對(duì)抗假臉視頻的危害,研究者目前已經(jīng)提出了多種不同的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks,CNN)的假臉視頻檢測(cè)器,然而這些檢測(cè)器所存在的一個(gè)共同問題是庫(kù)內(nèi)檢測(cè)通常能達(dá)到較高的準(zhǔn)確率,但跨庫(kù)檢測(cè)時(shí)性能出現(xiàn)嚴(yán)重下降,即存在嚴(yán)重的泛化能力不足問題.該文對(duì)基于MesoInception-4、MISLnet、ShallowNetV1、Inception-v3、Xception這5種流行網(wǎng)絡(luò)的假臉視頻檢測(cè)器,在現(xiàn)有3個(gè)假臉視頻庫(kù)上進(jìn)行庫(kù)內(nèi)和跨庫(kù)測(cè)試,重點(diǎn)分析數(shù)據(jù)庫(kù)的劃分方式、數(shù)據(jù)增廣操作以及檢測(cè)閾值選取這3個(gè)因素對(duì)假臉視頻檢測(cè)器泛化能力的影響.

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