Vi föreslår ett två-ströms nätverk för ansiktsmanipulation upptäckt. Vi tränar GoogLeNet att upptäcka manipulering artefakter i en ansiktsklassificering ström, och träna en patch baserad triol nätverk för att utnyttja funktioner fånga lokala buller rester och kamera egenskaper som en andra ström. Dessutom använder vi två olika online face swaping applikationer för att skapa en ny dataset som består av 2010 manipulerade bilder, som var och en innehåller en manipulering ansikte. Vi utvärderar det föreslagna två-strömsnätverket på vår nyinsamlade dataset. Experimentella resultat visar hur effektiv vår metod är.
Zhou m.fl. I Ref föreslogs två stream CNN för detektering av ansiktsmanipulering.
Two-Stream Neural Networks for Tampered Face Detection
{'venue': '2017 CVPR workshop', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}