Deep Learing(深度学习)
CNN(卷积神经网络)
- XceptionNet
- VGG
- ResNet
- GoogleNet
- InceptionV3
- MoblieNet
- IncepResNet
- EfficientNet
- DenseNet
- HRNet
- SuppressNet
- StatsNet
- DEL
RNN(循环神经网络)
- LSTM
- FaceNet
- Bio Directional RNN
- RCNN(区域卷积神经网络)
- Faster RCNN
- Long-term RCNN
- HMN
- MTCNN(多任务级联CNN)
- MSCNN(多尺度时间CNN)
Machine Learning(机器学习)
- SVM(支持向量机)
- LR(逻辑回归)
- MLP(多层感知器神经网络)
- k-MN(k表示聚类)
- KNN(k-最近邻居)
- MIL
- DA(判别分析)
- NB(朴素贝叶斯)
- RF
- DT(决策树)
- BOOST
- XGB
- AdaBoost
Statistical
- EM(期望最大化)
- CRA(协同关系分析)
- EA
- PI
- WM
- KLD
- TVD
- JSD
BC区块链
ETH(以太坊区块链)
Feature
- SA：特殊伪像，
- VA：视觉伪像，
- BA：生物伪影，
- FL：人脸标志，
- STC：时空一致性，
- TEX：纹理，
- FDA：频域分析，
- LS：潜在特征，
- GAN：基于生成对抗性网络的特征，
- MES：介观特征，
- IFC：帧内不一致，
- CPRNU：Constrastive and photo-responsed PRNU pattern，
- IMG：图像元数据，增强和隐写分析，其他：不在通用列表中的不同特征
Dataset
- FF:FaceForensics，
- DFD:Deepfake Detection，
- CELEB-A：Deepfake Forensics V1，
- CELEB-DF:DDeepFake-Forensics V2，
- DFDC:Depfake Detection Chalange，
- DF-TIMIT:Depfake-TIMIT，
- DF-1.0:DeperForensics-1.0，
- WDF:Wild Deepfake，
- SMFW:SwapMe和FaceSwap，
- DFS:Deep Fakes，
- FFD:野生中的假脸，
- FE:FakeET，
- FS:换脸器，
- DF:DepFake，
- SFD:换脸检测，
- UADFV:不一致的头部姿势，
- MANFA：篡改的脸，
- 其他：作者的自定义数据集
Focus
DMF：数字媒体取证，FM：面部操纵