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基于集成学习双流神经网络的实时面部篡改视频检测模型

袁野 黄丽清 叶锋 黄添强 罗海峰 徐超

计算机工程与科学2023,Vol.45Issue(3):470-477,8.
计算机工程与科学2023,Vol.45Issue(3):470-477,8.DOI:10.3969/j.issn.1007-130X.2023.03.012

基于集成学习双流神经网络的实时面部篡改视频检测模型

A real-time facial manipulation video detection model based on ensemble learning dual-stream neural network

袁野 1黄丽清 2叶锋 3黄添强 1罗海峰 2徐超3

作者信息

  • 1. 福建师范大学计算机与网络空间安全学院,福建 福州 350117
  • 2. 数字福建大数据安全技术研究所,福建 福州 350117
  • 3. 福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心,福建 福州 350117
  • 折叠

摘要

关键词

Deepfake/卷积神经网络/循环神经网络/投票机制/中心差分卷积

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

袁野,黄丽清,叶锋,黄添强,罗海峰,徐超..基于集成学习双流神经网络的实时面部篡改视频检测模型[J].计算机工程与科学,2023,45(3):470-477,8.

基金项目

国家自然科学基金(62072106) (62072106)

福建省自然科学基金(2020J01168,2022J01190,2022J01188) (2020J01168,2022J01190,2022J01188)

福建省高校产学合作项目(2021H6004) (2021H6004)

福建省中青年教师教育科研项目(JAT210053,JAT210051) (JAT210053,JAT210051)

计算机工程与科学

OA北大核心CSCDCSTPCD

1007-130X

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