基于I-ConvNeXt的GAN生成人脸图像鉴别方法OACSTPCD
GAN-generated Fake Images Recognition Based on Improved ConvNeXt
为鉴别社交网络中人脸图像的真假,在ConvNeXt基础上提出一种针对生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)生成人脸图像的鉴别方法.该方法以ConvNeXt网络结构为主体,利用人脸图像的颜色特征和空间纹理特征,采用多颜色空间多通道组合输入(Multichannel Input,MCI),扩大网络的学习范围;同时引入通道注意力机制和空间注意力机制来凸显真假人脸图像在颜色分量和纹理特征上的差异,进而实现…查看全部>>
In order to distinguish the authenticity of face images in social networks,a recognition method based on ConvNeXt for face image generated by Generative adversarial networks(GAN)is proposed.The ConvNeXt network structure is used as the main body,using the color features and spatial texture features of the face image,and multi-channel combination input(Multi-channel Input,MCI)with multi-color space is used to expand the learning range of the network,while cha…查看全部>>
肖梦思;吴建斌;涂雅蒙;袁林锋
华中师范大学物理科学与技术学院,湖北 武汉 430079华中师范大学物理科学与技术学院,湖北 武汉 430079华中师范大学物理科学与技术学院,湖北 武汉 430079中船重工武汉船舶通信研究所,湖北 武汉 430079
计算机与自动化
生成式对抗网络注意力机制颜色特征生成人脸多通道输入
generative adversarial networkattention mechanismcolor featuresgenerated face imagemulti-channel input
《计算机与现代化》 2024 (4)
38-42,5
国家自然科学基金资助项目(U1736121)中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CCNU22JC024)
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