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통찰 - 얼굴 위조 탐지
가벼운 CNN 기반의 신속한 얼굴 위조 탐지 모델, LightFFDNets 제안
본 논문에서는 딥러닝 기술을 활용하여 얼굴 이미지의 위조 여부를 정확하고 빠르게 탐지하는 경량 컨볼루션 신경망 모델인 LightFFDNets을 제안하고, 다른 딥러닝 모델들과 비교 분석하여 그 성능을 검증합니다.
실제 얼굴과 합성 얼굴을 구분하는 정교한 백본 구조를 가진 얼굴 위조 탐지 모델
다양한 얼굴 합성 알고리즘으로 인해 발생하는 복잡한 위조 패턴을 효과적으로 탐지하기 위해서는 얼굴 특징을 강력하게 표현하고 미묘한 위조 단서를 정확하게 추출할 수 있는 능력이 필요하다.
얼굴 위조 탐지를 위한 생성 확산 모델 기반의 DiffFAS
생성 확산 모델을 활용하여 도메인 간 및 공격 유형 간 고품질 가짜 얼굴 이미지를 생성함으로써, 얼굴 위조 탐지 성능을 향상시킨다.
얼굴 위조 탐지를 위한 전문가 혼합 모델: 일반화 및 매개변수 효율적인 접근
본 연구는 전문가 혼합 모듈을 활용하여 일반화되고 매개변수 효율적인 얼굴 위조 탐지 모델을 제안한다. 이를 통해 변환기의 표현력과 합성곱 신경망의 지역 특징을 동시에 활용하여 성능을 향상시킨다.
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