面向人脸视频防伪检测的大规模中文数据评测基准

分类： 计算机科学 >> 信息安全 提交时间： 2024-01-22

贝毅君 娄恒瑞 高克威 宋杰 王蕊 金苍宏 宋明黎 冯尊磊

摘要： 随着AIGC技术的快速发展,逼真的伪造人脸视频已经可以欺骗人类视觉感知.因此,大量人脸防伪检测算法被提出用于伪造人脸视频的检测.然而如何有效评估这些伪造检测算法的有效性与可应用性,仍面临着诸多挑战.为有效推动人脸防伪检测成效的量化评估与防伪检测技术迭代发展,本文提出了一项面向人脸视频防伪检测的大规模中文数据评测基准,发布了全球首个CHN-DF中文数据集(https://github.com/HengruiLou/CHN-DF).填补了人脸视频防伪数据集在大规模中文数据方面的空白.本文详细介绍了构建CHN-DF数据集和中文数据评测基准的流程,并通过实验验证了CHN-DF数据集的复杂性和贴近真实场景水平.期望该评测基准能帮助研究人员构建更实用有效的人脸视频防伪检测模型,推动防伪检测领域技术发展.同时,本文指出了中文人脸视频防伪检测基准数据集和防伪检测技术所面临的挑战,提出了未来可能的研究方向,为推动人脸视频防伪检测技术发展提供了有益思路.

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