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基于无监督域自适应的深度伪造检测方法和系统 

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申请/专利权人:中国科学院计算技术研究所

摘要:本发明提供了一种基于无监督域自适应的深度伪造检测方法,包括:通过源域的有标签数据训练一深度伪造检测模型,深度伪造检测模型至少包括有特征提取器;通过特征提取器,提取目标域的无标签数据的特征,并对无标签数据的特征进行聚类得到聚类结果;将目标域的聚类结果与源域的已知深度伪造类别进行匹配,为目标域的数据生成伪标签,伪标签包括已知深度伪造类别伪标签和未知深度伪造类别伪标签。通过源域的有标签数据和目标域的伪标签数据,对深度伪造检测模型进行再训练。本发明还提供一种系统、存储介质及电子设备。借此,本发明能够在不需要目标域标签的情况下,识别出目标域中的已知和未知的深度伪造类别,从而提高了模型的泛化能力和鲁棒性。

主权项:1.一种基于无监督域自适应的深度伪造检测方法,其特征在于,包括:通过源域的有标签数据训练一个深度伪造检测模型,所述深度伪造检测模型至少包括有特征提取器;通过所述特征提取器,提取目标域的无标签数据的特征,并对所述无标签数据的特征进行聚类得到聚类结果;将所述目标域的聚类结果与所述源域的已知深度伪造类别进行匹配,为所述目标域的数据生成伪标签,所述伪标签包括已知深度伪造类别伪标签和未知深度伪造类别伪标签。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国科学院计算技术研究所 基于无监督域自适应的深度伪造检测方法和系统

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