FRNet：结合高频表示和注意力机制的Live-Portrait深度伪造检测

来源：计算机工程与应用杂志2026年第13期北京时间：

作者：宋文东, 唐云祁

单位：中国人民公安大学 侦查学院，北京 100038；

摘要：深度伪造技术快速发展，促生了许多诸如侵权、诈骗等违法犯罪行为。深度伪造检测技术应运而生。但目前检测器仅能适应单种伪造方法，无法研发对抗所有伪造方法的通用性检测器。针对特定伪造软件Live-Portrait的反制，提出一种结合高频表示和注意力的深度伪造检测方法FRNet。该方法在ResNet-50骨干网络基础上，采用特征融合策略，集成空间域高频表示hFreqWH（high-frequency representation of width and height）和通道域高频表示hFreqC（high-frequency representation of channel）模块，并结合高频注意力机制模块hFreqAM（high-frequency attention mechanism）优化特征选择。该方法创新性地在ResNet-50的每一个阶段后补充hFreqWH/hFreqC和hFreqAM模块，多次提取高频特征信息。高频注意力机制采用高频表示与卷积块注意力机制串联的结合方式，提升模型对细节特征的敏感度。最后在自制的Live-Portrait数据集上进行验证，结果表明在单独的骨干网络ResNet-50上检测精度为79.32%，加入上述模块后的检测精度提升至95.29%，并且优于现有方法。消融实验与特征可视化进一步证明了该方法的有效性。同时该方法在FF++和Celeb-DF（v2）数据集上也表现出良好的泛化性能（85.47%、87.03%）。

关键词：深度伪造检测,高频表示,注意力机制,Live-Portrait

基金资助：公安部技术研究计划项目（2023JSYJC18）；中国人民公安大学刑事科学技术双一流创新研究专项（2023SYL06）。