基于重构误差的无监督人脸伪造视频检测

来源：计算机应用杂志2023年第5期北京时间：

作者：许喆, 王志宏, 单存宇, 孙亚茹, 杨莹

单位：公安部第三研究所 网络空间安全技术研发基地，上海 200031

摘要：目前有监督的人脸伪造视频检测方法需要大量标注数据。为解决视频伪造方法迭代快、种类多等现实问题，将时序异常检测中的无监督思想引入人脸伪造视频检测，将伪造视频检测任务转为无监督的视频异常检测任务，提出一种基于重构误差的无监督人脸伪造视频检测模型。首先，抽取待检测视频中连续帧的人脸特征点序列；其次，基于偏移特征、局部特征、时序特征等多粒度信息对待检测视频中人脸特征点序列进行重构；然后，计算原始序列与重构序列之间的重构误差；最后，根据重构误差的波峰频率计算得分对伪造视频进行自动检测。实验结果表明，在FaceShifter、FaceSwap等人脸视频伪造方法上，与LRNet （Landmark Recurrent Network）、Xception-c23等检测方法相比，所提方法的检测性能的曲线下方面积（AUC）最多增加了27.6%，移植性能的AUC最多增加了30.4%。

关键词：人脸伪造检测,无监督学习,时序异常检测,生成模型,人脸特征点

基金资助：国家重点研发计划项目(2021YFB3101405)