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Lightweight Deepfake Detection Based on Multi-Feature Fusion

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内容提要

本研究提出了一种高效轻量级的深伪造检测方法，针对身份盗用和虚假信息风险。通过融合HOG、LBP和KAZE特征，结合多种机器学习分类器，在FaceForensics++和Celeb-DFv2数据集上分别达到了92%和96%的准确率，显著提升了检测性能。

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标签

机器学习 深伪造检测 特征融合 虚假信息 身份盗用
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