少样本伪造检测
一种用于少镜头伪造检测的对抗插值方法，能在仅少量样本下有效区分新出现的伪造方法，同时兼顾多数类和少数类信息的多样性，避免传统重平衡方法的过拟合问题。
Qiu, Haonan · Siyu, Chen · 干杯 · 王坤 · Huafeng, Shi · Shao, Jing · Liu, Ziwei
Pattern Recognition 2023
通过对抗插值将少数类伪造痕迹迁移到多数类，增强模型对未见伪造类型的判别能力，在基准上达到当前最佳性能。
与标准重平衡方法不同，GAI同时考虑多数类信息的多样性和少数类信息的重要性，从而缓解对少数类的过拟合。
方法对多数类和少数类伪造方法的选择不敏感，可灵活应用于不同的数据划分场景。