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5種流行假臉視頻檢測網絡性能分析和比較
高逸飛; 胡永健; 余澤瓊; 林育儀; 劉琲貝 華南理工大學電子與信息學院; 廣州510641; 中新國際聯合研究院; 廣州511356
關鍵詞：假臉視頻檢測 深度網絡 泛化能力 數據庫劃分 數據增廣
摘要：為對抗假臉視頻的危害,研究者目前已經提出了多種不同的基于卷積神經網絡(convolutional neural networks,CNN)的假臉視頻檢測器,然而這些檢測器所存在的一個共同問題是庫內檢測通常能達到較高的準確率,但跨庫檢測時性能出現嚴重下降,即存在嚴重的泛化能力不足問題.該文對基于MesoInception-4、MISLnet、ShallowNetV1、Inception-v3、Xception這5種流行網絡的假臉視頻檢測器,在現有3個假臉視頻庫上進行庫內和跨庫測試,重點分析數據庫的劃分方式、數據增廣操作以及檢測閾值選取這3個因素對假臉視頻檢測器泛化能力的影響.
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