1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着深度学习技术的迅猛发展以及图像编辑软件的普及，人脸伪造技术取得了突破性进展，生成的人脸图像越来越逼真，甚至可以达到以假乱真的程度。
这些伪造人脸图像一旦被恶意利用，传播虚假信息，将会对个人隐私、社会稳定以及国家安全构成严重威胁。
因此，如何有效地检测和识别伪造人脸图像已成为当前网络空间安全领域亟待解决的关键问题，具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，伪造人脸检测技术发展迅速，国内外学者在该领域进行了大量的研究，取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在伪造人脸检测领域取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对现有伪造人脸检测方法的不足，深入研究深度学习技术在伪造人脸检测中的应用，设计并实现一种高效、鲁棒的伪造人脸检测算法。
1. 主要内容
1.研究伪造人脸图像生成机制及特征:分析现有伪造人脸生成技术的特点，研究不同伪造方法生成的图像在像素级、频率域、纹理特征等方面的差异，为后续算法设计提供理论依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和系统实现相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析:查阅国内外相关文献，了解伪造人脸检测技术的最新进展，分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据集构建:收集并整理相关数据集，包括真实人脸图像和伪造人脸图像，并对数据集进行预处理，如图像裁剪、缩放、归一化等，为模型训练和测试做好准备。
3.模型设计与实现:基于深度学习技术，设计并实现一种高效、鲁棒的伪造人脸检测算法，选择合适的网络结构、损失函数和优化算法，对模型进行训练和优化。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于多特征融合的伪造人脸检测模型:针对现有方法大多只关注单一特征的局限性，本研究将结合人脸图像的多种特征，如像素级特征、频率域特征、纹理特征等，设计一种多特征融合的深度学习模型，以提高模型的检测精度和泛化能力。
2.设计一种基于注意力机制的伪造人脸检测模型:针对伪造人脸图像的局部篡改特点，本研究将引入注意力机制，引导模型更加关注图像中与伪造相关的关键区域，以提高模型对局部篡改的敏感性和检测精度。
3.构建一个高效、鲁棒的伪造人脸检测系统:基于训练好的深度学习模型，开发一个完整的伪造人脸检测系统，实现对输入人脸图像的实时检测和识别，并对检测结果进行可视化展示，为实际应用提供技术支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 李明, 刘洋, 王强. 生成对抗网络在图像生成中的应用与发展[J]. 软件学报, 2020, 31(6): 1612-1642.
[2] 刘建伟, 张涛, 王生进, 等. 基于深度学习的图像篡改检测技术综述[J]. 计算机学报, 2021, 44(1): 1-28.
[3] 郭晓杰, 冯登国, 鲍雨云. 基于深度学习的假脸图像检测技术综述[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(4): 727-747.
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