基于多尺度特征融合的深度伪造视频检测方法
俞洋1
沈群2
查可可1
蔡纪元1
1.南京航空航天大学计算机科学与技术学院 南京 2111062.南京航空航天大学信息化处 南京 211106
摘要：深度伪造视频技术的飞速发展及恶意使用,对个人、社会、国家安全造成巨大威胁,因此针对深度伪造视频检测技术的研究具有重要意义.现阶段检测技术在特征提取过程中存在视频时空信息丢失、特征形式单一等问题,论文提出了多尺度特征融合三维卷积网络3D MSFFCN,通过改进多尺度卷积注意力网络和多频域特征融合模块提高网络特征提取能力;最后,将所提出算法在数据集DFDC上进行了训练和实验,在评估指标准确率和AUC值上得到了87.50%和0.967的成果.通过与其他模型进行对比,以及使用Captum工具对所提方法进行可解释性分析,证明论文所提方法具有良好的效果.
关键词：深度伪造Deepfake检测多尺度特征三维卷积网络卷积注意力
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(62076127)
论文发表日期：2025-11-20
在线出版日期：2026-01-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 3085-3091 )
英文信息