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基于深度神经网络的生成人脸检测算法研究

基于深度神经网络的生成人脸检测算法研究

作者：李天牧南京信息工程大学

学位级别：硕士

随着深度学习技术的飞速发展,利用生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)和深度伪造(Deepfake)技术可以轻易生成高质量伪造人脸或视频。这些逼真人脸给犯罪调查、司法公正和名誉保护带来巨大挑战。因此,迫切需要可靠的伪... 详细信息

随着深度学习技术的飞速发展,利用生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)和深度伪造(Deepfake)技术可以轻易生成高质量伪造人脸或视频。这些逼真人脸给犯罪调查、司法公正和名誉保护带来巨大挑战。因此,迫切需要可靠的伪造人脸检测技术。针对GAN生成的人脸图像,现有的检测算法虽然在库内检测方面已能满足需求,但是泛化性还有待提升。针对利用Deepfake技术生成的人脸视频,现有检测技术的检测精度还不令人满意。本文将针对上述问题展开研究,主要工作包括以下两部分:(1)基于四元数频域指纹的强泛化性GAN生成人脸检测算法。算法由GAN噪声指纹提取模块与分类模块两部分组成。GAN噪声指纹提取模块利用四元数傅里叶变换预处理和具有孪生多层级结构GAN噪声指纹提取网络分别凸显和提取不同GAN模型在图像中留下的共性频域指纹特征。分类模块采用改进的四元数Res Net对提取的指纹特征进行分类。基于普遍采用的公开人脸数据集Celeb A进行的实验验证了本文算法的强泛化性和改进的有效性.(2)基于时空注意力机制的Deepfake视频检测算法。本文提出新的时空注意力机制,并结合卷积长短期记忆网络(Convolutional Long Short-Term Memory,Conv LSTM)提出STA-Xcep-Conv LSTM和STA-Xcep-LSTM两个算法。两个算法均在Xception对特征进行降维前利用时空注意力机制捕捉时空联系增强时空特征。STA-Xcep-LSTM算法在特征降维后采用LSTM提取时序特征。STA-Xcep-Conv LSTM算法则采用Conv LSTM在时序建模的同时考虑帧内结构信息。在三个广泛认可的Deepfake视频数据集上的测试结果表明,本文提出的STA-Xcep-Conv LSTM和STA-Xcep-LSTM两个算法都获得了比现有算法更高的检测精度,其中STA-Xcep-LSTM更适用于对推理时间敏感的用户。

关键词：伪造人脸生成式对抗网络深度学习注意力机制长短期记忆网络

基于四元数的强泛化性GAN生成人脸检测算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2022年第5期34卷 734-742页

作者：陈北京李天牧王金伟赵国英南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 南京信息工程大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 Center for Machine Vision and Signal Analysis University of Oulu Oulu FI-90014

基于生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)模型生成的逼真人脸图像给司法、刑侦、名誉保护等带来了挑战.因此,基于四元数提出一种具有强泛化性的GAN生成人脸检测算法,其由GAN噪声指纹提取模块与分类模块组成.GAN噪声指... 详细信息

基于生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)模型生成的逼真人脸图像给司法、刑侦、名誉保护等带来了挑战.因此,基于四元数提出一种具有强泛化性的GAN生成人脸检测算法,其由GAN噪声指纹提取模块与分类模块组成.GAN噪声指纹提取模块采用孪生四元数U-Net提取噪声指纹特征;分类模块基于提取的噪声指纹特征采用四元数ResNet区分真实人脸和生成人脸;使用基于距离的逻辑回归损失函数和交叉熵损失函数对参数进行寻优.采用公开的自然人脸数据集CelebA进行实验,基于其利用多种GAN模型得到不同生成人脸数据集.4组消融实验验证了该算法在4个方面的改进的有效性.一种GAN生成人脸数据训练多种GAN测试的结果以及鲁棒性实验结果表明,所提算法比对比算法具有更强的泛化性以及较好的抵抗JPEG攻击的鲁棒性.

关键词：生成式对抗网络生成人脸四元数离散傅里叶变换 ResNet

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基于IFS算法的血液细胞图像的分割和定位

仪器仪表学报 2003年第Z2期24卷 453-458,476页

作者：周浩李天牧云南大学信电系昆明650091

用典型单个血液细胞的图像,运用IFS(Iterated Function System)算法,在显微血细胞图像中,对血液细胞的位置和大概的范围确定,以方便后续的图像处理及图像识别。实验结果表明,对于血液细胞图像,基于IFS的算法可以较好地确定细胞的位置及... 详细信息

用典型单个血液细胞的图像,运用IFS(Iterated Function System)算法,在显微血细胞图像中,对血液细胞的位置和大概的范围确定,以方便后续的图像处理及图像识别。实验结果表明,对于血液细胞图像,基于IFS的算法可以较好地确定细胞的位置及大概的范围。

关键词：分形图像处理 IFS算法血液细胞

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电话话音信号的时间特性和插空测试

云南大学学报（自然科学版） 1989年第2期11卷 180-185页

作者：李天牧云南大学信息与电子科学系

本文在大量实验的基础上,对汉语电话话音的一些时间特性作了分析,导出了汉语电话的”突发话音”和“间隙”分布的概率函数并简单介绍了载波电话的插空测试方法。

关键词：长途电话时间特性话音插空话音信号突发话音 “间隙”分布

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飞机客舱中的气压变化对胆道动力的影响

世界华人消化杂志 2013年第35期21卷 3983-3987页

作者：周迈李天牧民航总医院普外科北京市100123

目的:通过低压舱模拟民航客机飞行中的气压变化,并观察其对家兔胆道动力的影响.方法:将家兔42只随机分为对照组(C组,n=14)、Ta组(n=14,低气压暴露1次/d,连续3d)、Tb组(n=14,低气压暴露1次/d,连续7 d).分别观察家兔十二指肠组织、血清中... 详细信息

目的:通过低压舱模拟民航客机飞行中的气压变化,并观察其对家兔胆道动力的影响.方法:将家兔42只随机分为对照组(C组,n=14)、Ta组(n=14,低气压暴露1次/d,连续3d)、Tb组(n=14,低气压暴露1次/d,连续7 d).分别观察家兔十二指肠组织、血清中胆囊收缩素8(cholecystokinin 8,CCK8)水平变化及胆囊组织中胆囊收缩素A受体(cholecystokinin A receptor,CCK-AR)表达的变化;并进行99m锝-二乙基丁酰苯胺基亚氨二醋酸(99m Tcdimethyliminodiacetic acid,99mTc-EHIDA)肝胆动态功能显像定量分析.结果:与C组相比,Ta组十二指肠显影时间(duodenal appearance time,DAT)延长(Ta组vs C组:114.73 s±13.34 s vs 79.52 s±10.83 s,P<0.05),十二指肠组织、血清中CCK水平下降(Ta组vs C组:十二指肠组织:5.24 pg/mL±0.56 pg/mL vs 6.25 pg/mL±0.53 pg/mL,P<0.05;血清:3.59 pg/mL±0.20 pg/mLvs 4.61pg/mL±0.10 pg/mL,P<0.05);Tb组除上述两项变化外,发现胆囊组织中CCK-AR的表达下降(CCK-AR/-actin:Tb组vs C组:0.56±0.21vs 0.82±0.16,P<0.05;Tb组vs Ta组:0.56±0.21 vs 0.75±0.29,P<0.05).结论:飞机客舱飞行中的气压变化对家兔的胆道动力有一定的抑制作用.

关键词：胆道动力低气压核素显像

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手写体数字分割的研究

云南大学学报（自然科学版） 1995年第1期17卷 74-80页

作者：向华李天牧云南大学信息与电子科学系

手写体数字分割是手写体数字识别中预处理的重要一环．本文就预处理中的字符分割的方法作了讨论，并提出了一种基于参考字符方向，局部分割与全局随机统计最佳准则相结合的字符分割算法．初步用于表格自动处理系统中，取得了较好效果．

关键词：分割手写体数字随机统计数字识别人工智能

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基于Hausdorff距离的快速人脸检测

云南大学学报（自然科学版） 2003年第6期25卷 499-502页

作者：张艳李天牧云南大学信息与电子科学系云南昆明650091

提出了一种实用的基于Hausdorff距离的人脸检测方法.该方法将单一的Hausdorff距离定义进行巧妙的变换应用,使其达到了可以在复杂背景下进行人脸检测的实用水平.实验证明,该方法运算快捷、定位准确.

关键词：于Hausdorff距离快速人脸检测人脸定位半脸检测全脸检测

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手写体数字的生成模式和智能训练集设计

计算机应用与软件 1994年第2期11卷 9-14页

作者：李天牧李学群云南大学

本文从神经心理学的观点出发,用数学方法描述手写体数字的生成模式,给出了计算机模拟结果并提出一种用于神经网络学习的智能训练集的构成方法。

关键词：手写体数字智能训练集生成模式

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一种通用的表格自动处理系统

云南大学学报（自然科学版） 1995年第1期17卷 81-84页

作者：梁虹李天牧云南大学信息与电子科学系

本文介绍一种对表格形式的限制较为宽松的手写体数字表格自动处理系统．对于一批同类表格，该系统只需学习一次，便可根据所获取的表格知识来快速提取同类表格中任意指定栏目的手写体数字信息，用于作进一步的识别和处理，而无需对每张... 详细信息

本文介绍一种对表格形式的限制较为宽松的手写体数字表格自动处理系统．对于一批同类表格，该系统只需学习一次，便可根据所获取的表格知识来快速提取同类表格中任意指定栏目的手写体数字信息，用于作进一步的识别和处理，而无需对每张表格都进行繁重的图象分析．并重点介绍了学习过程中表格知识的获取及描述、表格的歪斜校正以及整个系统的算法及实现过程，给出了部分实验结果．

关键词：表格处理表格学习计算机图形学