基于人脸关键区域的深度伪造视频检测方法

来源：计算机技术与发展杂志2025年第01期北京时间：

作者：董佳乐;邓正杰;*;张宝;李喜艳

摘要：为了应对深度伪造技术对个人、社会和国家安全所带来的问题,该文提出一种基于人脸关键区域的深度伪造视频检测方法。 该方法使用 EfficientNet_b0 作为主干网络模型,引入通道注意力模块,并使用掩码处理技术对非关键区域进行遮挡,使模型更专注于人脸关键区域,减少次要特征对模型判断的干扰,从而提高检测效果。 在 FaceForensics++视频数据集上的实验显示,该方法在 DeepFake、FaceSwap、Face2Face、NeuralTextures 数据集上的准确率与 EfficientNet_b0 方法相比,分别提升了 2. 15 百分点、2. 79 百分点、1. 92 百分点、2. 51 百分点,同时保持参数量为较少水平,相较于现有主流方法也有明显提升。 在 Celeb-DF 视频数据集上的实验结果显示,该方法的准确率达到了 99. 63% ,AUC 达到了 99. 99% 。 此外,通过鲁棒性研究验证了该方法的稳健性,使用 gradcam 可视化进行可解释性分析,体现了该方法对于伪造区域的精准定位。综上所述,该模型能够有效地检测人脸伪造视频,具有高准确率。

关键词：深度伪造检测;EfficientNet_b0网络;人脸关键区域;图像掩码;通道注意力机制