文献类型：期刊文献

中文题名：基于重建分类网络的人脸伪造检测算法的研究与实现

作者：朱亦菲[1];赵喆[1];石国泽[1];许心忱[1];庞毅林[1]

机构：[1]华东理工大学信息学院,上海200237

年份：2025

期号：3

起止页码：37

中文期刊名：网络安全技术与应用

外文期刊名：Network Security Technology & Application

基金：2023年度大学生创新创业训练计划(S202310251118);华东理工大学-华为智能基座金课建设项目。

语种：中文

中文关键词：伪造人脸检测;空间通道重建卷积;多尺度图推理;重建分类学习

摘要：在传统人脸伪造检测算法中,往往只针对特定的人脸伪造方式进行检测,而模型的泛化性能普遍较差。本文采用一种改进的基于重建-分类学习的伪造人脸检测方法,通过重建网络对输入图像进行表征学习,并利用空间和通道重建卷积减少冗余特征,随后通过多尺度图推理与重建引导注意力模块得出最终的检测分类结果。实验结果表明,该方法具有较高的检测准确率与良好的泛化性能,同时显著减少了计算量,提升了推理速度,具有一定的实用价值。