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近日,，碩士研究生李漢哲在機器學(xué)習(xí)頂會NeurIPS上發(fā)表論文《FreqBlender: Enhancing DeepFake Detection by Blending Frequency Knowledge》,。該論文作者為李漢哲（碩士研究生）、周佳然,、李岳尊（指導(dǎo)老師,，通訊作者）,、吳保元、李斌和董軍宇教授,。NeurIPS（神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會,，全稱 Neural Information Processing Systems）是機器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的頂級國際會議之一，本屆NeurIPS于12月份在加拿大溫哥華市舉行,，論文錄用率為25.8%,。

論文提出了一種名為FreqBlender的新方法，通過融合特定頻率知識生成偽假臉,，以提升檢測泛化性,。研究首先分析了真實場景中DeepFake人臉的主要頻率成分，并提出了一種頻率解析網(wǎng)絡(luò)（Frequency Parsing Network）,，用于自適應(yīng)地分割與偽造痕跡相關(guān)的頻率成分,。隨后，將DeepFake人臉中篡改痕跡對應(yīng)的頻率信息融合到真實臉中,，生成偽假臉,。由于頻率成分缺乏Ground Truth，論文設(shè)計了一種特殊的訓(xùn)練策略,，利用不同頻率知識之間的內(nèi)部關(guān)聯(lián)來指導(dǎo)學(xué)習(xí)過程,。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效增強DeepFake檢測能力,，并具有作為其他方法即插即用策略的潛力,。