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申请/专利权人：四川新网银行股份有限公司
申请日：2023-12-29
公开（公告）日：2024-05-10
公开（公告）号：CN118015713A
主分类号：G06V40/40
分类号：G06V40/40;G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/25;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开
摘要：本发明提出一种基于伪影检测的深度伪造视频检测方法，属于人工智能技术领域，以解决现有视频检测模型在训练时样本数量、样本伪造类型都受到限制的问题；本发明包括步骤1：获取真实样本集内的图片s，并检测人物的面部关键点；步骤2：根据关键点，裁剪提取图片s内人物的面部区域并进行高斯模糊后，放回源图片中得到伪造人脸样本；步骤3:对伪造人脸样本进行更改，得到最终的伪造人脸样本集；步骤4：将真实样本集与伪造人脸样本集输出到ResNet50网络判别器中进行训练，得到检测模型；步骤5：将视频v输入到检测模型中进行检测并得到预测分数。本发明中，通过高斯模糊、颜色更改等能够制作更多的样本，摆脱了伪造负样本数量不足、缺少多样性的缺点。
主权项：1.一种基于伪影检测的深度伪造视频检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取真实样本集内的图片s，识别图片s内人物的人脸，并检测人物的面部关键点；步骤2：根据步骤1中识别得到的关键点，裁剪提取图片s内人物的面部区域并进行高斯模糊后，放回图片s中得到合成的伪造人脸样本；步骤3:对步骤2得到的伪造人脸样本进行颜色更改、放射区域变换操作实现伪造人脸样本数据增广，得到最终的伪造人脸样本集；步骤4：将真实样本集与步骤3最终得到的伪造人脸样本集输出到ResNet50网络判别器中进行判断，迭代更新损失函数优化训练网络，得到最终的检测模型；步骤5：对于待检测的视频v，将其输入到步骤4得到的检测模型中进行检测并得到最终的预测分数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川新网银行股份有限公司 一种基于伪影检测的深度伪造视频检测方法
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