GRU和Involution改进的深度伪造视频检测方法

来源：计算机工程与应用杂志2023年第22期北京时间：

作者：刘亚琳, 芦天亮

单位：中国人民公安大学 信息网络安全学院，北京 100038

摘要：近年来深度伪造视频在网络上广泛传播，造成了负面影响。针对现有检测模型准确率低和信息提取不够充分和全面的问题，提出了一种GRU（gated recurrent unit）和Involution改进的深度伪造视频检测方法。首先使用VGG19作为主干网络提取空间特征，并将Involution算子嵌入主干网络，从空间和通道信息两方面加强了人脸图像的空间建模能力。然后通过主胶囊层关注特征的位置信息和使用GRU提取帧间的时序特征。最后在训练模型阶段使用focalloss作为损失函数来平衡样本。在Deepfakes、FaceSwap和Celeb-DF数据集中进行测试，实验结果表明该方法优于主流检测方法，改进对比实验进一步证明了检测方法的有效性。

关键词：深度伪造,门控循环单元（GRU）,Involution,胶囊网络,focalloss