深度学习视域下生成式伪造手写数字鉴定方法  

作　　者：张梦萍 牟熠 曾敏 肖尧馨 ZHANG Mengping;MOU Yi;ZENG Min;XIAO Yaoxin

机构地区：[1]内江师范学院人工智能学院,四川内江641100

出　　处：《信息技术与信息化》2024年第8期199-201,206,共4页Information Technology and Informatization

基　　金：深度伪造图像检测技术(No.2022YB24);大学生创新创业项目“深度伪造图片检测技术”(No.X202203);大学生创新创业项目“创界守护——防止AI盗取便携式创意加密盒”。

摘　　要：随着基于GAN模型的生成式技术的发展,传统伪造手写数字鉴定方法面临着巨大挑战。为此,采用多种GAN模型生成手写数字,并构建相关数据集后,利用Vision Transformer模型实现了伪造手写数字鉴定,并可以进行溯源。通过构建工程软件并进行实验测试,实验结果表明系统在伪造真假鉴定和伪造手写数字来源两方面的平均准确率、精确率、召回率分别达到79.16%和77.22%、80%和81.52%、97.22%和91.24%,达到了预期的实验目标,为识别生成式伪造手写数字提供了可参考的鉴定方法。

关 键 词：GAN 手写数字 伪造鉴定 Vision Transformer 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]