一种基于多线索的双流视频人脸伪造检测方法及系统

    公开(公告)号:CN114596608A

    公开(公告)日:2022-06-07

    申请号:CN202210061187.0

    申请日:2022-01-19

    Abstract: 本发明提供一种基于多线索的双流视频人脸伪造检测方法及系统,包括:将待检测视频流输入至预先训练好的多线索视频伪造检测模型,得到人脸真假分类检测结果;该检测模型是基于EfficientNet‑B5网络和Swin Transformer网络并行交互融合形成多线索,对伪造视频训练数据集进行训练所得到的。本发明通过利用视频图像帧中的高频信息、低级纹理和光流信息的组合线索,融合EfficientNet‑B5网络的局部特征提取能力以及Swin Transformer网络的全局关系感知能力,在分辨视频帧中人脸图像的真假时,体现了更优越的分类性能,有效克服传统分类模型在线索上的单一性和模型上泛化性低的缺陷。

Patent Agency Ranking