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随着技术的进步，可以以非常无缝的方式为伪造媒体创建人脸图像，利用视频的大规模可访问性。这些假面孔可能用于对目标对象进行冒充攻击。ASCII 文本文件计算机代码和各种商业应用程序的可用性提供了通过几种方式获取选定目标对象的伪造视频的机会。在本文中，我们倾向于通过一系列研究来判断检测方法的普遍性，以对检测准确性进行基准测试。为此，我们从非复制网站收集了一个包含 50,000 多张图像的新数据库，这些图像来自多种数字生成的伪造来源，包括计算机图形图像生成和许多基于篡改的方法。此外，我们还使用了智能手机上常见的应用程序修改的视频。使用基于纹理的手工检测和使用 CNN 方法进行了广泛的实验，以确定检测方法的适用性。通过这种方式，我们可以通过 CNN 方法检测假脸。检测一张看起来很逼真的假脸。我们获取大量图像数据集并对其进行规范化。因此，我们从互联网上收集了大量名人照片，并希望从这些照片中检测出假脸。这样就可以从人脸中检测出假脸。
利用人工智能进行假脸检测
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