一种支持隐私保护的深度伪造人脸图像检测方法

    公开(公告)号:CN114758393A

    公开(公告)日:2022-07-15

    申请号:CN202210376893.4

    申请日:2022-04-11

    Abstract: 本发明公开了一种支持隐私保护的深度伪造人脸图像检测方法,生成测试图像I的同形张量I1,计算I2=I‑I1获得I2;将I1输入服务器S1,将I2输入服务器S2,S1和S2交互完成检测过程,S1输出图像检测结果S2输出图像检测结果计算若接近1,则测试图像I为真实人脸图像,若接近0,则测试图像I为伪造人脸图像;所述服务器S1和服务器S2均设置有预先训练好的深度伪造人脸图像检测网络。本发明在保护用户人脸图像隐私的前提下,取得了与明文环境下伪脸图像检测网络相同的准确率。在进行通信交互时具有较低的通信开销和较好的计算效率。

    一种支持隐私保护的深度伪造人脸图像检测方法

    公开(公告)号:CN114758393B

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202210376893.4

    申请日:2022-04-11

    Abstract: 本发明公开了一种支持隐私保护的深度伪造人脸图像检测方法,生成测试图像I的同形张量I1,计算I2=I‑I1获得I2;将I1输入服务器S1,将I2输入服务器S2,S1和S2交互完成检测过程,S1输出图像检测结果#imgabs0#S2输出图像检测结果#imgabs1#计算#imgabs2#若#imgabs3#接近1,则测试图像I为真实人脸图像,若#imgabs4#接近0,则测试图像I为伪造人脸图像;所述服务器S1和服务器S2均设置有预先训练好的深度伪造人脸图像检测网络。本发明在保护用户人脸图像隐私的前提下,取得了与明文环境下伪脸图像检测网络相同的准确率。在进行通信交互时具有较低的通信开销和较好的计算效率。

    一种对抗样本防御方法、系统、介质、设备及终端

    公开(公告)号:CN116630685A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310438948.4

    申请日:2023-04-23

    Abstract: 本发明属于人工智能安全技术领域,公开了一种对抗样本防御方法、系统、介质、设备及终端,输入待分类的图像数据,使用分类网络结合攻击算法得到包含原始数据和对抗样本数据的数据集;使用数据集训练生成对抗网络,利用生成器对对抗样本进行“映射”,生成一个新的重构样本来达到去噪的效果;将重构样本输入最终的分类模型中完成分类。对发明中使用的分类器和鉴别器均采用全卷积的形式进行改进;发明中使用的生成器使用3个stride=2的卷积层获得特征图,再使用3个stride=2的逆卷积层恢复原始分辨率。本发明能够有效地解决图像样本遭受对抗攻击的问题,在保证防御精度的同时大大降低训练成本,使算法更具鲁棒性,更有利于后续的分类任务。

    局部生成人脸定位方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN113609900A

    公开(公告)日:2021-11-05

    申请号:CN202110709918.3

    申请日:2021-06-25

    Abstract: 本申请涉及一种局部生成人脸定位方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括:获取待定位人脸图像;将待定位人脸图像输入至训练好的融合了RRU‑Net和去噪操作模块的局部生成人脸图像定位网络中,对待定位人脸图像的局部生成区域进行定位分析,输出待定位人脸图像的第一定位预测结果,通过融合了RRU‑Net和去噪操作模块的局部生成人脸图像定位网络进行局部生成区域定位,可以提高定位的精度,在定位局部生成人脸时,有攻击的情况仍不具有很好的鲁棒性。

Patent Agency Ranking