基于自注意力胶囊网络的伪造人脸检测方法
来源：计算机工程杂志2022年第2期北京时间：
作者：李柯, 李邵梅, 吉立新, 刘硕
单位：解放军战略支援部队信息工程大学 信息技术研究所, 郑州 450003
摘要：当前以换脸为代表的伪造视频泛滥，给国家、社会和个人带来潜在威胁，有效检测该类视频对保护个人隐私和维护国家安全具有重要意义。为提高视频伪造人脸检测效果，基于可解释性好的胶囊网络，以Capsule-Forensics检测算法为基础，提出一种结合自注意力胶囊网络的伪造人脸检测方法。使用部分Xception网络作为特征提取部分，降低模型的参数量，在主体部分引入带注意力机制的胶囊结构，使模型聚焦人脸区域，将综合多维度的Focal Loss作为损失函数，提高模型对难分样例的检测效果。实验结果表明，与Capsule-Forensics算法相比，该方法能够减少模型参数量和计算量，在多种伪造类型数据集上均具有较高的准确率。
关键词：伪造人脸检测,胶囊网络,模型可视化,注意力机制,损失函数
基金资助：国家自然科学基金青年科学基金项目（62002384）。
