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公开(公告)号：CN114881838A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210796847.X
申请日：2022-07-07
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种针对深度伪造的双向人脸数据保护方法、系统及设备，根据人脸深度伪造的目标不同，可以将其分为人脸替换和人脸被替换（双向换脸），通过对原始人脸数据进行水印嵌入，当嵌入水印的人脸图像被使用DeepFake换脸技术进行双向换脸后，可以根据换脸后人脸图像的水印信息来判断是否为伪造人脸图像，并且可以更进一步的进行溯源和完整性证明。
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公开(公告)号：CN109214973A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201810984120.8
申请日：2018-08-24
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种针对隐写分析神经网络的对抗安全载体生成方法，利用梯度反向传播技术使隐写分析神经网络修改输入图像生成对抗样本，在失真函数中加入正则项以防止过量修改，使用随机噪声模拟隐写信息并令网络学习对抗该噪声的修改位置和幅度，采用迭代修改、定期量化、效果评价的循环生成稳定的对抗样本。通过采用本发明公开的方法可以使得给定的某个或多个隐写分析神经网络以很大的概率丧失检测载密载体的能力。
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公开(公告)号：CN113887573A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111063882.2
申请日：2021-09-10
Applicant: 合肥高维数据技术有限公司 , 中国科学技术大学
Abstract: 本发明特别涉及一种基于视觉转换器的人脸伪造检测方法，包括如下步骤：S100、以Transformer为基本组件再结合变种残差连接模块、注意力引导模块以及多层次取证模块共同构建网络模型，用于建模全局和局部信息；S200、利用数据集对网络模型进行训练得到人脸伪造检测模型；S300、将待检测图片或视频导入网络模型中进行识别，得到最终预测结果。以Transformer作为基础结构而非卷积网络，从而充分地建模全局和局部信息，变种残差连接模块保障了网络能够捕捉到足够的纹理信息，注意引导模块能帮助选择最有价值和最具辨识度的区域，同时忽略背景等冗余信息多的区域，另外，多层次取证模块将来自不同网络深度的特征结合起来，进一步提高检测性能。
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公开(公告)号：CN113011332A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110295565.7
申请日：2021-03-19
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多区域注意力机制的人脸伪造检测方法，包括：将待检测的人脸图像输入至卷积神经网络，获得浅层、中间层和深层特征图；对浅层特征图进行纹理增强操作，获得纹理特征图；对中间层特征图通过多注意力机制生成多区域注意力图；使用多区域注意力图对纹理特征图进行注意力池化，得到局部纹理特征，使用注意力图相加后对深层特征图进行注意力池化得到全局特征；将全局特征与局部纹理特征融合后进行分类，获得人脸伪造检测结果。该方法具有多个注意力区域，每个区域能够提取彼此独立的特征以使网络更加关注局部纹理信息，从而提升检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN113887573B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202111063882.2
申请日：2021-09-10
Applicant: 合肥高维数据技术有限公司 , 中国科学技术大学
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明特别涉及一种基于视觉转换器的人脸伪造检测方法，包括如下步骤：S100、以Transformer为基本组件再结合变种残差连接模块、注意力引导模块以及多层次取证模块共同构建网络模型，用于建模全局和局部信息；S200、利用数据集对网络模型进行训练得到人脸伪造检测模型；S300、将待检测图片或视频导入网络模型中进行识别，得到最终预测结果。以Transformer作为基础结构而非卷积网络，从而充分地建模全局和局部信息，变种残差连接模块保障了网络能够捕捉到足够的纹理信息，注意引导模块能帮助选择最有价值和最具辨识度的区域，同时忽略背景等冗余信息多的区域，另外，多层次取证模块将来自不同网络深度的特征结合起来，进一步提高检测性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114881838B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202210796847.X
申请日：2022-07-07
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种针对深度伪造的双向人脸数据保护方法、系统及设备，根据人脸深度伪造的目标不同，可以将其分为人脸替换和人脸被替换（双向换脸），通过对原始人脸数据进行水印嵌入，当嵌入水印的人脸图像被使用DeepFake换脸技术进行双向换脸后，可以根据换脸后人脸图像的水印信息来判断是否为伪造人脸图像，并且可以更进一步的进行溯源和完整性证明。
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公开(公告)号：CN112883874B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110198508.7
申请日：2021-02-22
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种针对深度人脸篡改的主动防御方法，包括：训练扰动生成网络，将扰动生成网络生成的扰动叠加至原始人脸数据x，得到被感染的人脸数据x’；训练目标为：被感染的人脸数据x’与原始人脸数据x在视觉上的一致性；以及，最大化被感染的人脸数据x’生成的伪造人脸数据y’与直接通过原始人脸数据x生成的伪造人脸数据y的差异；训练完毕后，将生成的扰动叠加至待发布的人脸数据，得到被感染的人脸数据，从而实现针对深度人脸篡改的主动防御。该方法能够生成具有主动防御效果的被感染的人脸数据，不管伪造者将这些数据作为输入抑或是训练数据，人脸篡改模型的性能和表现都将会大打折扣，因此，能够抵抗伪造者在不同环境下的人脸伪造篡改。
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公开(公告)号：CN119049135A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411027547.0
申请日：2024-07-29
Applicant: 中国科学技术大学 , 蚂蚁科技集团股份有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种伪造检测方法、装置、存储介质及电子设备，包括：获取人脸图像序列，人脸图像序列包括连续多帧的人脸图像，基于第一特征提取网络分支对人脸图像序列进行特征提取，得到人脸图像序列对应的目标全局语义特征，基于第二特征提取网络分支对人脸图像序列进行特征提取，得到人脸图像序列对应的目标局部纹理特征，最后将目标全局语义特征和目标局部纹理特征输入至分类检测网络，得到伪造检测结果。
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公开(公告)号：CN112883874A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110198508.7
申请日：2021-02-22
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种针对深度人脸篡改的主动防御方法，包括：训练扰动生成网络，将扰动生成网络生成的扰动叠加至原始人脸数据x，得到被感染的人脸数据x’；训练目标为：被感染的人脸数据x’与原始人脸数据x在视觉上的一致性；以及，最大化被感染的人脸数据x’生成的伪造人脸数据y’与直接通过原始人脸数据x生成的伪造人脸数据y的差异；训练完毕后，将生成的扰动叠加至待发布的人脸数据，得到被感染的人脸数据，从而实现针对深度人脸篡改的主动防御。该方法能够生成具有主动防御效果的被感染的人脸数据，不管伪造者将这些数据作为输入抑或是训练数据，人脸篡改模型的性能和表现都将会大打折扣，因此，能够抵抗伪造者在不同环境下的人脸伪造篡改。
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公开(公告)号：CN112862838A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110158221.1
申请日：2021-02-04
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于用户实时点击交互的自然图像抠图方法，包括：获取输入的原始图像、以及与用户交互获得的包含前景与背景信息的指示图；根据指示图从原始图像的完整图像蒙版中提取仅包含指示图中前景信息的图像蒙版，作为初步图像蒙版；通过对初步图像蒙版进行不确定度估计，获得不确定度图，在不确定图的指导下，将初步图像蒙版与原始图像裁切出不确定度超过预设值的相应位置的像素块，再通过不含下采样的全卷积网络进行局部精修；得到局部精修结果后，贴回所述初步图像蒙版的相应位置处，得到精修后的图像蒙版。该方法仅使用极少的用户交互的情况下，性能大幅度领先现有的全自动抠图方法，并与目前最先进的基于三分图的抠图方法表现相当。
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