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深度学习视域下生成式伪造手写数字鉴定方法

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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.

张梦萍、牟熠、曾敏、肖尧馨

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内江师范学院人工智能学院 四川内江 641100

GAN 手写数字 伪造鉴定 Vision Transformer

2024

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.08.046

信息技术与信息化
山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29
ISSN：1672-9528
年,卷(期)：2024.(8)