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真假人脸检测

我们的数据集包含专家生成的高质量 Photoshop 脸部图像。 这些图像由不同的脸部合成，由眼睛、鼻子、嘴巴或整个脸部分开。 您可能想知道为什么我们需要这些昂贵的图像而不是计算机自动生成的图像。 假设我们要训练一个用于真实和虚假面部图像的分类器。 对于像生成对抗网络（GAN）这样的生成模型，很容易生成假脸部图像。 然后，可以使用这些图像来训练分类器，并且它们在区分真实和生成的面部图像方面做得很好。 我们可以很容易地假设分类器学习 GAN 生成的图像之间的某种模式。 然而，这些图案在人类专家面前可能是徒劳的，因为专家制作的精美赝品是通过完全不同的过程制造出来的。 因此，我们必须使用专家级的假脸部照片创建自己的数据集。 目录和文件信息