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研究深击视频中检测行为特征的研究
人们对出于各种目的的人们的综合视频图像产生了浓厚的兴趣，包括娱乐，交流，培训和广告。随着深层假期模型的开发，合成视频图像很快将在视觉上与自然捕获视频的肉眼无法区分。此外，许多方法正在继续改进，以避免更仔细的法医视觉分析。通过使用面部木偶来制作一些深层的虚假视频，该视频通过演员的动作直接控制合成图像的头部和面部，使演员可以“木偶”的图像“木偶”。在本文中，我们解决了一个问题，即是否可以通过控制扬声器的视觉外观，但要从另一个来源传输行为信号来区分原始说话者的动作。我们通过比较合成图像来进行研究：1）源自另一个人讲不同话语的人，2）起源于同一人说的话不同，而3）源自另一个人说相同话语的人。我们的研究表明，在所有三种情况下，合成视频都比原始源视频不那么真实和吸引力。我们的结果表明，可以从一个人的动作中检测到与视觉外观分开的行为签名，并且可以使用这种行为签名来区分深处的伪造和正确捕获的视频。
使用Vision Transformer的DeepFake视频检测
大学，Fayoum，埃及sn1279@fayoum.edu.eg摘要：技术始终是一把双刃剑，随着技术的惊人进步，预计深层效果问题将变得更加普遍和严重。 DeepFake最近造成了很多麻烦，因为它的缺陷大于其优势。 由于Divake对个人的欺骗，原则的不稳定和证据的伪造具有如此重大的影响。 而不是仅仅影响人，而是导致了多次影响整个国家形象的事件。 在本文中，该模型旨在通过检测人们的照片和视频的改变来减轻深层效果并保持个人声誉的负面影响。 具有集成视觉变压器体系结构的模型深入量和交叉vit旨在处理FF ++数据集的预提取面。 该模型从两种不同的角度区分了真实面孔和虚假面孔，每种操作方法的子类检测以及所有类型的总体检测。 所提出的模型取得了出色的结果，并且在面部策略操纵方法中的准确性最高，为98％。 关键字：DeepFake分类，特征图，补丁提取和嵌入，注意力层，视觉变压器。大学，Fayoum，埃及sn1279@fayoum.edu.eg摘要：技术始终是一把双刃剑，随着技术的惊人进步，预计深层效果问题将变得更加普遍和严重。DeepFake最近造成了很多麻烦，因为它的缺陷大于其优势。由于Divake对个人的欺骗，原则的不稳定和证据的伪造具有如此重大的影响。而不是仅仅影响人，而是导致了多次影响整个国家形象的事件。在本文中，该模型旨在通过检测人们的照片和视频的改变来减轻深层效果并保持个人声誉的负面影响。具有集成视觉变压器体系结构的模型深入量和交叉vit旨在处理FF ++数据集的预提取面。该模型从两种不同的角度区分了真实面孔和虚假面孔，每种操作方法的子类检测以及所有类型的总体检测。所提出的模型取得了出色的结果，并且在面部策略操纵方法中的准确性最高，为98％。关键字：DeepFake分类，特征图，补丁提取和嵌入，注意力层，视觉变压器。
基于人工智能的媒体取证的取证数据模型——以DeepFake检测为例
简介 IT 取证是一个领域，由于其新颖性和必须考虑的威胁形势的快速变化，仍然有很多研究活动。不幸的是，许多相应的研究计划仍然停留在纯学术层面，缺乏现场应用分析方法所需的成熟度。在这种情况下，标准化流程模型的存在在走向成熟解决方案的道路上起着重要作用，因为要达到取证方法的最终基准（即其在法庭诉讼中的可采纳性），就需要对工具和程序进行标准化和认证，以及对从业者/取证专家进行培训和认证。虽然在 IT 取证的较老子学科的取证过程模型（包括数据模型等关键组件）方面已经开展了大量工作，但对于较年轻的媒体取证领域子学科，适应性解决方案仍然缺失。