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申请/专利权人：杭州电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于设备指纹的深度伪造视频检测方法，包括如下步骤：步骤1、视频拍摄设备的指纹信息提取；步骤2、视频溯源，通过计算待检测视频指纹信息与参考视频指纹信息之间的PCE值，从而判定是否同一设备拍摄；步骤3、通过PCE值与阈值对比进行视频真伪检测。该方法利用视频中存在的设备指纹信息，对视频进行溯源以及真伪检测，并利用视频中不可更改的设备指纹信息，使得提出的方法具备一定的鲁棒性，为深度伪造视频检测提供全新的思路，具有实用价值。

主权项：1.一种基于设备指纹的深度伪造视频检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、视频拍摄设备的指纹信息提取步骤1.1、首先将拍摄的视频剪裁为帧，其中每一帧的图像表达式如下：I＝I0+I0K+Θ其中，I0就是无噪声纯净图像，K表示拍摄设备指纹；Θ是一个所有噪声的统一代表；步骤1.2、将图像I通过去噪滤波器滤波得到纯净的无噪声图像步骤1.3、将无噪声图像从原始图像I中去除即可得到噪声残差R；步骤1.4、重复步骤1.1-步骤1.4得到若干帧图像的噪声残差R，而图像中的噪声残差即可被视为设备的PRNU指纹，结合拍摄设备拍摄的M张图像，通过最大似然法估计得到拍摄设备的PRUN指纹，所述PRUN指纹就是拍摄设备指纹信息FP，表达式如下： 其中R是图像的噪声残差，I是图像。步骤2、视频溯源，通过步骤1，可以从视频中得到视频拍摄设备的指纹信息，然后计算待检测视频中的设备指纹信息与参考视频中的设备指纹信息之间的PCE值，从而判定是否同一设备拍摄，所述PCE值的表达式如下： 公式中的计算步骤如下：1计算设备指纹信息在峰值位置speak处的相关性ρspeak；2计算设备指纹信息在整个区域之外的位置s处的相关性ρs；3将所有ρs2求和，并用进行归一化；4将峰值相关性ρspeak的平方除以归一化的和，得到最终的PCE值；其中ρspeak表示指纹信号在峰值处的相关性；ρs表示指纹信号在位置s处的相关性；m,n是信号的维度；是一组被排除在计算中的位置集合；步骤3、视频真伪检测步骤3.1、在确定完视频的拍摄来源之后，可以利用视频中脸部区域指纹信息的缺失与否对视频的真伪进行检测，对待检测视频和参考视频进行脸部区域的裁剪，然后通过步骤1从脸部区域中提取设备指纹信息；步骤3.2、通过步骤2的方法计算待检测视频脸部区域设备指纹信息与参考视频脸部区域设备指纹信息之间的PCE值；步骤3.3、设定阈值，若PCE值超过设定的阈值，将待检测视频判定为真实视频；反之，如果PCE值未达到阈值，则将其判定为深度伪造视频。

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