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公开(公告)号：CN117746514A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311757376.2
申请日：2023-12-20
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于面部关键点光流的深度伪造(DeepFake)视频检测方法，该方法在提高准确性的同时充分考虑计算资源，以实现有效的深度伪造视频检测。该方法能够提取出表示面部不一致的时空特征，通过将来自69个连续帧的68个面部关键点的光流堆叠成一个特征图来发现伪造视频中的不一致性。这个特征图被称为面部关键点光流图，用于训练轻量级CNN模型来分类“真实”和“伪造”，这些特征具有高度紧凑和低维度性。该方法的参数数量较少，训练速度快，且占用GPU内存很低，从而降低了计算资源要求，可以轻松适用于嵌入式开发平台。
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