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融合注意力与局部关联:人脸伪造检测算法的深度探索
一、引言
1.1研究背景与意义
随着人工智能技术的飞速发展,人脸伪造技术取得了显著的进步。基于深度学习的人脸合成算法如DeepFake、FaceSwap等不断涌现,使得伪造人脸的制作变得相对容易,且伪造的逼真度越来越高。这些技术最初被应用于娱乐领域,例如电影特效制作、虚拟角色创建等,为人们带来了全新的视觉体验。然而,它们也逐渐被不法分子所利用,引发了一系列严重的安全和社会问题。
在安全领域,伪造人脸技术对信息安全构成了巨大威胁。不法分子利用伪造的人脸图像或视频进行身份欺诈,如在金融交易中,通过伪造用户人脸,绕过身份验证机制,进行非法转账、
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