面向数字图像的人工智能安全 | 浏览量 : 0 下载量: 251 CSCD: 0

  • 导出

  • 分享

  • 收藏

  • 专辑

    • 基于多域特征融合的多分支网络用于Deepfake检测

    • Multi-branch network based on multi-domain feature fusion for Deepfake detection

    • “相关领域专家构建了基于多域特征融合的多分支网络框架MBMD，为解决现有检测方法泛化能力受限问题提供了新方案。”
    • 2026年31卷第1期 页码：120-137   

      收稿：2024-11-18，

      修回：2025-04-08，

      录用：2025-04-15，

      纸质出版：2026-01-16

    • DOI： 10.11834/jig.240681     

    移动端阅览

  • 龙敏， 尹茜， 张乐冰， 彭飞. 2026. 基于多域特征融合的多分支网络用于Deepfake检测. 中国图象图形学报， 31(1):0120-0137 DOI： 10.11834/jig.240681.
    Long Min， Yin Xi， Zhang Lebing， Peng Fei. 2026. Multi-branch network based on multi-domain feature fusion for Deepfake detection. Journal of Image and Graphics， 31(1):0120-0137 DOI： 10.11834/jig.240681.
  •  
  •  
文章被引用时，请邮件提醒。
提交

相关文章

相关作者

龙敏 长沙理工大学计算机与通信工程学院
尹茜 长沙理工大学计算机与通信工程学院
张乐冰 怀化学院计算机与人工智能学院
彭飞 广州大学人工智能研究院
孙哲南 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室
何召锋 北京邮电大学人工智能学院
赵光哲 北京建筑大学智能科学与技术学院
李林 北京建筑大学智能科学与技术学院

相关机构

长沙理工大学计算机与通信工程学院
怀化学院计算机与人工智能学院
广州大学人工智能研究院
中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室
北京邮电大学人工智能学院
0