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近日，碩士研究生李漢哲在機器學習頂會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）是機器學習和人工智能領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（Frequency Parsing Network）,，用于自適應地分割與偽造痕跡相關的頻率成分。隨后,，將DeepFake人臉中篡改痕跡對應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,，論文設計了一種特殊的訓練策略,，利用不同頻率知識之間的內(nèi)部關聯(lián)來指導學習過程。實驗結果表明，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,。