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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院)

摘要：本发明公开基于QPCET水印的双任务级联主动Deepfake检测方法，涉及图像处理技术领域，包括以下步骤：S1：水印嵌入；原始图像通过嵌入模块以无监督的方式进行水印嵌入，使用QPCET系数生成带水印的面部图像；将人脸图像输入到混合攻击模块，模拟真实的世界中的常规攻击和伪造攻击，得到常规攻击水印图像和伪造攻击水印图像；S2：水印提取；S3：优化目标。本发明创新性的将QPCET水印于Deepfake主动检测结合起来，并且设计了一种双任务级联框架，可以对人脸图像进行水印提取与Deepfake检测。

主权项：1.基于QPCET水印的双任务级联主动Deepfake检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：水印嵌入；原始图像通过嵌入模块以无监督的方式进行水印嵌入，使用QPCET系数生成带水印的面部图像；将人脸图像输入到混合攻击模块，模拟真实的世界中的常规攻击和伪造攻击，得到常规攻击水印图像和伪造攻击水印图像；S2：水印提取；常规攻击水印图像和伪造攻击水印图像被输入到DTCD框架中进行联合学习；所述S2的具体步骤为：S21：为保证水印检测器能够适应这些攻击，引入一个常规攻击模块来模拟它们，对水印图像进行不同的常规攻击，得到攻击后的水印图像，进一步使用随机的Deepfake技术进行伪造，以产生伪造攻击水印图像；S22：常规攻击水印图像和伪造攻击水印图像被输入到DTCD框架中，在解码器头部，使用全连接层来提取水印信息，表示为，其中和分别表示从和提取的水印信息，在鉴别器头部，分类层将解码的特征转换为最终的二进制分类结果，表示为，其中和分别表示和上的分类结果；S23：将水印嵌入到图像的内切圆中，为提高解码器提取水印的准确性和效率，提出一个SAM-WD模块，采用具有通道和大小的输入特征图；通过自注意机制的三个卷积层生成和；计算注意力分数并利用softmax函数获得权重图： （5）；将图像像素到特征图中心的距离定义为，使用高斯函数来生成注意力图，如下所示： （6）；其中：为控制权重的衰退范围；半径表示非衰退区域的大小；当时，光滑衰减到0；因此，SAM-WD后得到的加权特征图可表示为： （7）；其中：表示逐元素乘法运算；在获得加权特征图之后，将其与由SEBlock处理的特征图连接，解码器在进入全连接层之前继续通过卷积层，从而产生提取的水印信息，对于鉴别器，该过程涉及卷积，然后是平坦化，其直接馈送到线性分类层以产生分类结果，为了优化算法，采用EMA将解码器的参数传播到鉴别器，从而实现从水印提取到伪造检测的知识提取，具体地说，这两个网络共享一个共同的头部，允许来自解码器头部的参数传播到鉴别器头部，表示为： （8）；其中：和分别表示解码器和鉴别器的网络参数； 是用于控制重要性的超参数，；S3：优化鉴别器与解码器；QPCET是一种优秀的四元数正交矩，具有出色的彩色图像表示能力，由于任何两个四元数之间的乘法的非交换性质，彩色图像的QPCET有两种形式，即左QPCET和右QPCET： （1）； （2）；其中：和分别为左右侧QPECT； 为阶数，； 为重复度，； 为径向基函数的共轭复数；通过其正交的特性，可利用有限的QPECT系数来重构原始彩色图像： （3）；其中：为原始彩色人脸图像； 为大小的二值图像，；嵌入水印模块具体过程如下：S11：按式（1）计算最大阶数为、最大重复度为的彩色人脸图像的QPCET，可得到个系数，；S12：按照精确矩选取规则在上述系数中筛选出精确的系数集合使用密钥从精确系数集中随机选择个精确的QPCET系数，然后使用量化嵌入方法将水印信息嵌入到QPCET系数幅值中，量化公式如下： （4）；其中：； 为嵌入水印之后QPCET系数； 为取余函数； 为计算幅值； 为四舍五入函数； 为量化步长，；S13：分别将和通过公式（3）进行重构得到图像和，最后可得到含水印的图像。

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