马瑞
- 作品数：4 被引量：1H指数：1
- 供职机构：中国人民公安大学更多>>
- 发文基金：国家密码发展基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学政治法律机械工程更多>>
- 自媒体时代公安机关网络舆情引导策略——以广东肇庆“@平安肇庆”为视角
- 2014年
- 随着信息化技术水平的不断提高,当代社会已经跨入了自媒体时代。"人人都有麦克风、人人都是记者"使网络舆情爆炸性发展,每天都有数以亿计的新闻出现在网络上。网络舆情一方面有利于公众意见的顺畅表达,有利于促进社会政治经济的良性发展;另一方面网络舆情反映着人心向背,影响着社会风气与社会局势发展。因此,公安机关应顺应当前自媒体时代潮流,加强对网络舆情的引导,以改善公安机关的社会形象、加强公安机关社会影响力。广东省肇庆市公安局顺应时势,在国内率先开通了官方微博"@平安肇庆",并积极运用微博开展工作,取得了良好的工作成效,成为全国公安机关网络舆情引导的一个范例。
- 王硕余青付梦瑶马瑞王博
- 关键词：自媒体时代网络舆情
- 一种基于改进的Xception网络的深度伪造视频检测模型被引量：1
- 2021年
- 近年来,随着深度伪造技术的发展,深度伪造的内容变得更加难以识别,这给信息网络的安全带来了严峻的挑战。文章针对深度伪造篡改的内容不易识别以及现有深度伪造检测方法存在的面部特征提取不充分、参数量过大等问题,提出了一种融合Xception网络、SENet与WSDAN的深度伪造检测模型i_ception。该模型将SE模块嵌入Xception网络中用来提取特征,再利用WSDAN模块对输入图片用注意力引导数据增强,把增强后的图像反馈回网络进行训练,以提高模型的检测精度。在此基础上,文章通过合理减小Xception网络的深度和宽度,设计了一个轻量级的网络模型i_ini Xception,大大减少模型的参数。在目前深度伪造检测领域广泛使用的数据集Face Forensics++的两类子数据集Face Swap和Deep Fakes上验证,i_ception检测的准确率分别达到99.50%和98.83%,i_ini Xception检测的准确率分别达到99.17%和98.50%,优于现有的主流算法。
- 马瑞蔡满春彭舒凡
- 基于图像细粒度特征的深度伪造检测算法
- 2022年
- 随着深度学习的发展,深度伪造生成模型解决了生成图像中存在明显伪影的问题,但深度伪造图像与真实图像之间的区别往往是细微且局部的。因此,文章构建了一个基于图像细粒度特征的检测模型FGDD。针对深度伪造检测任务中仅使用粗粒度特征的不足,FGDD利用多分支模型充分学习样本图像的细粒度特征,通过引入通道注意力机制以及优化激活图掩膜定位策略提升面部敏感区域定位的精度。在激活图中,利用多级滑动窗口提取样本中的高区分度细微特征,通过AugMix数据增强策略提升模型对于细粒度特征的鲁棒性。实验结果表明,FGDD在多个数据集上的测试准确率优于主流算法,证明了基于图像细粒度特征的深度伪造检测算法的有效性。
- 彭舒凡蔡满春刘晓文马瑞
- 面向浅层特征高频分量的深度伪造检测算法
- 2023年
- 近年来,深度伪造技术大幅提升了合成人脸的真实感,且相较于传统伪造方法,其生成的虚假视频更加难以分辨。基于深度伪造图像视觉伪影常常存在于特征提取网络浅层特征高频分量中这一特性,设计了一种面向浅层特征高频分量的深度伪造图像检测算法。针对高通滤波器的缺陷,本实验在拉普拉斯金字塔的基础上设计了一种具有更好的过滤性能的高频残差提取模块。在增强模块中,使用Convolutional Block Attention Module(CBAM)增加特征图关键区域以及关键特征通道的权重,提升特征图的空间以及通道相关性。针对深层网络中高频分量学习优先级低的问题,设计了一种图像梯度损失算法,防止高频信息随着网络的加深而丢失。将梯度中心化引入AdamW优化器,解决了深度伪造检测模型训练时间长、泛化性差的问题。所提两种模型在FaceForensics++和Celeb-DF数据集上的准确率均优于主流算法,证明了算法的有效性以及泛化性。
- 彭舒凡蔡满春马瑞刘晓文
- 关键词：机器视觉
