申请/专利权人：公安部第三研究所

申请日：2022-05-20

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN114898269B

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V40/16;G06V40/18;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/40;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2022.08.30#实质审查的生效;2022.08.12#公开

摘要：本发明涉及一种基于眼部特征和人脸特点实现深度伪造融合检测的系统，其中，该系统包括：待检测图像序列处理模块，用于从待检测视频中按帧提取出含有人脸的待检测图像序列；眼部特征图像序列提取模块，用于定位出人脸区域并提取眼部局部特征图像序列；骨干网络特征提取处理模块，用于进行防伪图像检测；图像融合预测处理模块，用于采用回归函数分别获取待检测图像和眼部局部特征图像的预测概率分布，并通过图像融合，获取当前帧图像的最终伪造概率。本发明还涉及一种相应的方法、装置、处理器及其存储介质。采用了本发明的该系统、方法、装置、处理器及其存储介质，在现有检测方法的基础上加入眼部特征点，从而更加准确、有效识别出深度伪造视频。

主权项：1.一种基于眼部特征和人脸特点实现深度伪造融合检测的系统，其特征在于，所述的系统包括：待检测图像序列处理模块，用于从待检测视频中按帧提取出含有人脸的待检测图像序列；眼部特征图像序列提取模块，与所述的待检测图像序列处理模块相连接，用于定位出所述的待检测图像序列中的人脸区域，并根据定位到的人脸区域提取眼部局部特征图像序列；骨干网络特征提取处理模块，均与所述的待检测图像序列处理模块和眼部特征图像序列提取模块相连接，用于将待检测图像和眼部局部特征图像输入到深度伪造换脸模型中进行防伪图像检测；以及图像融合预测处理模块，与所述的骨干网络特征提取处理模块相连接，用于采用回归函数分别获取所述的待检测图像和眼部局部特征图像的预测概率分布，并通过图像融合，获取当前帧图像的最终伪造概率；所述的系统深度伪造换脸模型具体包括以下处理过程：i获取预设数量含有真实人脸的第一视频帧图像以及同等数量含有伪造人脸的第二视频帧图像；ii对所述的第一视频帧图像以及第二视频帧图像采用MTCNNS3FD检测方法分别提取出含有人脸的视频帧，以获取含有人脸的第一图像序列以及含有伪造人脸的第二图像序列；iii同时定位所述的第一视频帧图像以及第二视频帧图像中的人脸区域，对所述的人脸区域进行视频帧检测扩展处理，并分别对扩展后的视频帧图像添加真伪标签，以获取待检测图像序列；iv使用图像增强库albumentations对待检测图像进行旋转、翻转、缩放、裁剪、加噪、移位的图像操作，并将处理后的图像加入到所述的待训练图像中，以达到数据增强的目的；v使用dlib开源库的人脸识别方法，定位出所述的待检测图像的眼部局部图，并将其扩大到适当范围，以进行后续处理；vi将得到的扩大检测范围的眼部特征图与所述的待检测图像作为双流网络的输入；vii所述的双流网络对上述处理过程vi输入的眼部特征图与所述的待检测图像进行特征提取，分别将每轮提取到的检测结果与训练集标签中的真伪标签进行比对，并使用损失函数计算损失值L；viii重复上述各个处理过程，使得损失值L收敛，以逼近最优解，当损失值小于预期值或迭代次数达到预先设定的迭代次数，则获得最终的深度伪造换脸模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 公安部第三研究所 基于眼部特征和人脸特点实现深度伪造融合检测的系统、方法、装置、处理器及其存储介质

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