公开(公告)号：CN116206375B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310474306.X

申请日：2023-04-28

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 鲍志鹏 ,  周琪华 ,  周志立 ,  袁程胜 ,  潘文焱 ,  崔琦

IPC: G06V40/40 ,  G06V40/16 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/09 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种基于双层孪生网络和可持续学习的人脸伪造检测方法，包括步骤：构建用于持续学习策略的图像训练集；通过持续学习策略训练已构建的双层孪生网络，双层孪生网络包括：用于快速学习的有监督子网络，适用于慢速学习的无监督子网络和记忆模块；无监督子网络通过无监督学习提取特征并指导有监督子网络，有监督子网络在无监督子网络的指导下，进行有监督学习提取特征；记忆模块用于巩固学习到的知识；将待检测图像输入到训练好的检测模型，模型对图像进行分割检测，检测出图像中人脸伪造的具体位置。本发明能提高人脸伪造检测模型的准确性，同时实现对具体伪造位置的预测；利用持续学习策略，提升人脸伪造检测模型的泛化性能。

公开(公告)号：CN116206375A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202310474306.X

申请日：2023-04-28

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 鲍志鹏 ,  周琪华 ,  周志立 ,  袁程胜 ,  潘文焱 ,  崔琦

IPC: G06V40/40 ,  G06V40/16 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/09 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种基于双层孪生网络和可持续学习的人脸伪造检测方法，包括步骤：构建用于持续学习策略的图像训练集；通过持续学习策略训练已构建的双层孪生网络，双层孪生网络包括：用于快速学习的有监督子网络，适用于慢速学习的无监督子网络和记忆模块；无监督子网络通过无监督学习提取特征并指导有监督子网络，有监督子网络在无监督子网络的指导下，进行有监督学习提取特征；记忆模块用于巩固学习到的知识；将待检测图像输入到训练好的检测模型，模型对图像进行分割检测，检测出图像中人脸伪造的具体位置。本发明能提高人脸伪造检测模型的准确性，同时实现对具体伪造位置的预测；利用持续学习策略，提升人脸伪造检测模型的泛化性能。