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基于语义分割的人脸篡改检测研究

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基于语义分割的人脸篡改检测研究
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-8页
第一章 绪论第12-15页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-14页
    1.3 本文主要研究内容第14页
    1.4 本文的主要工作概述第14-15页
第二章 相关理论基础第15-37页
    2.1 卷积神经网络第15-25页
        2.1.1 卷积层第15-16页
        2.1.2 池化层第16页
        2.1.3 全连接层第16-19页
        2.1.4 激活函数第19-21页
        2.1.5 损失函数第21-22页
        2.1.6 网络框架第22-23页
        2.1.7 神经网络优化算法第23-25页
    2.2 监督学习和无监督学习第25-33页
        2.2.1 监督学习算法第25-29页
        2.2.2 无监督学习算法第29-33页
    2.3 对抗Deepfake算法研究第33-36页
        2.3.1 Face X-ray方法第33-34页
        2.3.2 RNN+LSTM方法第34-35页
        2.3.3 FaceForensics++方法第35页
        2.3.4 非Deepfake伪造图像生成方法第35-36页
    2.4 系统环境配置第36页
    2.5 本章小结第36-37页
第三章 数据处理相关第37-45页
    3.1 实验数据集第37-39页
        3.1.1 FaceForensics++数据集第37-38页
        3.1.2 Deepfake Detection Challenge数据集第38-39页
    3.2 图像预处理第39-42页
        3.2.1 视频抽帧第39-40页
        3.2.2 图像增强第40-41页
        3.2.3 图像标准化与归一化第41页
        3.2.4 人脸检测第41-42页
    3.3 不同传统特征的比较及选取第42-44页
        3.3.1 PCA特征第42-43页
        3.3.2 ELA特征第43页
        3.3.3 BAG特征第43-44页
        3.3.4 CRF特征第44页
        3.3.5 SRM特征第44页
    3.4 本章小结第44-45页
第四章 基于深度学习的篡改检测方法第45-60页
    4.1 Deepfake主要机制第45-47页
        4.1.1 人脸定位第45-47页
        4.1.2 人脸转换第47页
        4.1.3 人脸拼接第47页
    4.2 Xception模型第47-51页
        4.2.1 深度可分离卷积第48-50页
        4.2.2 Entry flow、Middle flow和 Exit flow第50-51页
    4.3 基于Xception的人脸篡改检测识别第51-54页
        4.3.1 数据集第51页
        4.3.2 网络结构第51-52页
        4.3.3 实验方法第52-54页
    4.4 实验结果分析第54-58页
        4.4.1 Full Image第54-56页
        4.4.2 Face Only第56-58页
    4.5 实验总结第58-59页
    4.6 本章小结第59-60页
第五章 基于传统特征的人脸图像篡改检测第60-66页
    5.1 图像传统特征选择以及优化第60-63页
        5.1.1 噪音分析第60-61页
        5.1.2 BAG特征第61页
        5.1.3 ELA特征第61-62页
        5.1.4 特征优化第62-63页
    5.2 模型设计第63-64页
    5.3 实验结果分析第64-65页
    5.4 本章小结第65-66页
第六章 总结与展望第66-68页
    6.1 工作总结第66页
    6.2 未来研究方向第66-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-72页
攻读硕士期间取得的成果第72-73页
附录第73页

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