Phát hiện giả mạo khuôn mặt sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo

Bài viết đề xuất mạng nơ-ron tích chập hduNet được phát triển từ mạng MobilenetV2 của Google để phát hiện giả mạo khuôn mặt nhằm hướng tới mục tiêu chạy trên các thiết bị phần cứng yếu không sử dụng bộ xử lý đồ họa (GPU) mà vẫn đáp ứng độ chính xác. Ngoài ra, chúng tôi cũng bổ sung thêm 5000 dữ liệu ảnh mang đặc trưng của người châu Á để tăng cường hiệu quả và tránh việc mất cân bằng trong bộ dữ liệu chuẩn LCC_FASD [1] vốn chỉ thiên về ảnh giả mạo với 16885 ảnh giả mạo và chỉ 1942 ảnh thật.

Từ khóa: Phát hiện giả mạo khuôn mặt, Công nghệ trí tuệ nhân tạo, Giả mạo khuôn mặt, Phương pháp học chuyển giao, Phương pháp tinh chỉnh, Hệ thống nhận dạng khuôn mặt