第3代智能语义降重模型
进一步优化修改后的语句通顺度、连贯性、上下文结构。较上一代提升30%
立即体验最高可降低75%比例
（全文对照报告）
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原文：
1
DFFD为美国密歇根州立大学于2019年发布的数据集[7];该数据集的优势在于深伪生成方法广泛。他们充分利用了面孔互换、整脸伪造、脸部属性修饰、脸部表情动作修饰这四种生成方法,每种方法均运用当时最前沿的开源技术生成。除此之外,他们采样数据的男女比例均衡、年龄分布较为广泛。他们还充分考虑到了图片质量大小、图片旋转角度的多样性, |
在本地库和互联网共找出相似内容： 1个 1 、平均长度13s。数据集的网址为:http www.cs.albany.edu/~lsw/celeb-deepfakeforensics.html。3.1.7 Diverse Fake Face Dataset(DFFD)DFFD数据集[6]由美国的密歇根州立大学于2019年发布,该数据集由多个公共可用的子数据集组成,这些子数据集是使用开源的代码生成的。利用多种真实图像的来源,能够得到不同分辨率和图像质量的真实图片及伪造图片。数据集的网址为:http
重复词：
dffd
、美国密歇根州立大学
、2019年
、数据集
、生成方法
、面孔
、互换
、整脸
、伪造
、脸部
、修饰
、表情动作
、四种
、每种
、前沿
、开源
、技术生成
同义词：
面孔
——
脸孔
互换
——
交流
伪造
——
捏造
修饰
——
润饰
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原文：
1
*注:AUC= Area Under Curve,ROC曲线下面积;ACC=Accuracy,准确率;EER=Equal Error Rate,等错误率. |
在本地库和互联网共找出相似内容： 3个 1 、本文在提取频域特征时取K=6作为区间数量,并使用ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve),以及准确率ACC(Accuracy)、ROC曲线下面积AUC(Area Under the Curve)、等错误率EER(Equal Error Rate)和半错误率(Half Total Error Rate)等性能指标来评价算法的优劣。2.2实验结果与分析为了比较单一域特征和融合特征对人脸活体检测性能的影响。
2 、4活体检测算法评价指标为了公平地验证和比较人脸活体检测算法的性能,研究者们制定了一系列评价指标:ROC 曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)、ROC 曲线下面积(AUC,The Area Under Roc Curve)、等错误率(EER,Equal Error Rate)、准确率(ACC,Accuracy)、假阳率(FPR,False Positive Rate)、真阳率(TPR,True Positive Rate)、错误接受率(FAR,False Acceptance Rate)、错误拒绝率(FRR,
3 、2为爬升,3为巡航,4为进近,5为着陆。设置参数后对模型进行训练。得到结果后,对模型进行测试。最后输出相应的 ROC 曲线(receiver operating characteristiccurve, ROC)、ROC 曲线下面积(area under the ROC curve, AUC)和等错误率(Equal ErrorRate ,EER)。ROC 曲线可以用于综合评价一个分类器。纵坐标为真正率(True PositiveRate , TPR)或灵敏度,是正样本预测结果数除以正样本实际数。
重复词：
auc
、area
、curve
、roc
、曲线下面积
、acc
、accuracy
、准确率
、eer
、equal
、error
、rate
、等错误率
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