多模型融合与注意力机制在深度伪造检测中的应用研究

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摘要：随着复杂的深度伪造（Deepfake） 技术的迅速发展，数字媒体完整性和电子取证正面临严重威胁。为应对此挑战，文章提出了一种新颖的多模型融合框架，用于实现鲁棒的深度伪造人脸图像检测。该方法以优化后的 MesoNet 网络为核心，并在其结构中引入 ResNeXt-50主干网络与Squeeze-and-Excitation （SE）注意力机制，从而放大由伪造过程产生的、处于中层语义的细微伪造痕迹。（剩余6248字）

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