基于静态和动态线索的人脸深度伪造的检测方法及其特点

摘要

随着深度学习技术的发展以及生成式人工智能的迅速兴起，人脸伪造技术的生成质量不断提升，其潜在滥用风险也日益受到关注。本文对相关领域的研究进行了系统总结，介绍了目前的人脸深度伪造的检测方法，并将其按照线索分为静态检测方法与动态检测方法。其中静态检测方法包括显性逻辑矛盾检测方法与深层特征差异检测方法，静态检测方法通过辨别伪造图像或视频与原始图像或视频各方面的不同之处而发现伪造痕迹，动态检测方法主要对视频的时序特征以及不同的模态之间进行研究。此外，还梳理了常见的人脸伪造方法、伪造人脸图像及视频的数据集等，并对主动检测策略与提升泛化能力进行了深入探讨。

关键词

人脸深度伪造检测 / 静态检测 / 动态检测 / 伪造数据集 / 泛化能力

基金资助

西安交通大学基本科研业务费自由探索与创新类项目(No.xzy012023035)