祝贺实验室团队硕士生王楚天一篇论文” Multi-Definition Video Deepfake Detection via High-level Semantics Reduction and Cross-Domain Training” 被IEEE International Conference on Multimedia and Expo录用。本文针对现有Deepfake检测方法在低清视频上检测效果不佳的问题，提了基于切块打乱并进行对抗学习的策略，让模型减少对于无用语义信息的学习，从而加强对纹理信息的学习，以增强在视频压缩上的鲁棒性。同时，对于在复合清晰度数据集上训练的模型无法达到最佳理论效果的问题，本文提出了采用对抗学习进行域泛化的策略。实验结果证明提出的两个方法能够有效提升Deepfake检测的鲁棒性。