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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113627233B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202110672769.8
申请日：2021-06-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明提供一种基于视觉语义信息的人脸伪造检测方法和装置，其中方法包括：确认待检测人脸图像；基于人脸伪造检测模型，提取所述待检测人脸图像的图像上下文特征和人脸区域特征，基于所述图像上下文特征和所述人脸区域特征，确定人脸区域关系特征，并基于所述人脸区域关系特征，确定所述待检测人脸图像的伪造检测结果；所述图像上下文特征和所述人脸区域特征表征所述待检测人脸图像中的视觉语义信息；其中，所述人脸伪造检测模型是基于样本人脸图像及其样本伪造检测结果训练得到的。本发明提高了人脸伪造检测准确性，尤其是未知伪造方法对应的图像的检测准确性，提升了人脸伪造检测模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN113627233A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110672769.8
申请日：2021-06-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种基于视觉语义信息的人脸伪造检测方法和装置，其中方法包括：确认待检测人脸图像；基于人脸伪造检测模型，提取所述待检测人脸图像的图像上下文特征和人脸区域特征，基于所述图像上下文特征和所述人脸区域特征，确定人脸区域关系特征，并基于所述人脸区域关系特征，确定所述待检测人脸图像的伪造检测结果；所述图像上下文特征和所述人脸区域特征表征所述待检测人脸图像中的视觉语义信息；其中，所述人脸伪造检测模型是基于样本人脸图像及其样本伪造检测结果训练得到的。本发明提高了人脸伪造检测准确性，尤其是未知伪造方法对应的图像的检测准确性，提升了人脸伪造检测模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN116524557B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202310138757.6
申请日：2023-02-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06N3/098 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于联邦学习的人脸伪造检测模型优化方法、装置及系统，涉及图像处理技术领域，该方法包括：根据多个客户端中上一次迭代训练后的基础参数集对上一次更新后的基础参数集进行更新，得到当前次更新后的基础参数集并发送至客户端，以供客户端根据当前次更新后的基础参数集和上一次迭代训练后的个性化层参数集在本地数据库中的人脸伪造训练数据集上，对人脸伪造检测模型进行优化，将优化后的人脸伪造检测模型的基础网络层的参数作为当前次迭代训练后的基础参数集；迭代执行上述训练过程，若满足预设终止条件，则获取最优的人脸伪造检测模型。本发明实现确保各客户端的人脸信息安全，提高人脸伪造检测模型的泛化性和检测性能。
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公开(公告)号：CN116524557A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310138757.6
申请日：2023-02-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06N3/098 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于联邦学习的人脸伪造检测模型优化方法、装置及系统，涉及图像处理技术领域，该方法包括：根据多个客户端中上一次迭代训练后的基础参数集对上一次更新后的基础参数集进行更新，得到当前次更新后的基础参数集并发送至客户端，以供客户端根据当前次更新后的基础参数集和上一次迭代训练后的个性化层参数集在本地数据库中的人脸伪造训练数据集上，对人脸伪造检测模型进行优化，将优化后的人脸伪造检测模型的基础网络层的参数作为当前次迭代训练后的基础参数集；迭代执行上述训练过程，若满足预设终止条件，则获取最优的人脸伪造检测模型。本发明实现确保各客户端的人脸信息安全，提高人脸伪造检测模型的泛化性和检测性能。
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公开(公告)号：CN117542124A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311268531.4
申请日：2023-09-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种人脸视频深度伪造检测方法及装置，涉及图像处理技术领域，包括：对目标视频进行人脸区域识别和裁剪，得到仅包含人脸区域的人脸区域视频；根据所述人脸区域视频中M组不同的连续N帧人脸区域视频帧，生成所述人脸区域视频对应的M帧人脸区域缩略图，其中，每帧所述人脸区域缩略图包括连续N帧人脸区域视频帧；将各帧所述人脸区域缩略图分别输入人脸视频深度伪造检测模型，输出每帧所述人脸区域缩略图对应的视频伪造概率；在各个所述视频伪造概率的平均值超过预设第一预设阈值的情况下，判定所述目标视频为伪造视频。
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