一种基于知识蒸馏的人脸伪造线索迁移方法

    公开(公告)号:CN114170655A

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN202111432136.6

    申请日:2021-11-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏的人脸伪造线索迁移方法,包括:选取预训练数据集;选取第一分类网络模型作为教师模型,利用预训练数据集对教师模型进行预训练,获得预训练后的教师模型;选取第二分类网络模型作为学生模型,利用学生模型和训练后的教师模型共同构建教师学生联合网络模型;选取训练数据集,将训练数据集输入教师学生联合网络模型,利用训练数据集对学生模型进行训练,获得经训练的学生模型;将待识别人脸图片输入经训练的学生模型,以获得待识别人脸图片为真实图片或伪造图片的概率值,进而判断人脸图像的真伪。本发明在避免先验伪造线索知识丢失的情况下,提高了人脸伪造检测的准确率和泛化性。

    一种基于渐进式对抗生成架构的异质人脸口罩图像生成方法

    公开(公告)号:CN116631024A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310397214.6

    申请日:2023-04-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于渐进式对抗生成架构的异质人脸口罩图像生成方法,包括:获取并提取异质人脸图像的人脸关键点,根据人脸关键点选取目标口罩模板;根据目标口罩模板对应的预设关键点和基于人脸关键点确定的目标关键点确定口罩图像;将口罩图像与异质人脸图像合成得到初始图像,并生成该图像的蒙版图像;将该图像的特征向量输入预训练的生成模块得到生成图像;生成图像中口罩部分与背景部分风格一致;预训练的生成模块包括n个预训练的生成网络,前n‑1个生成网络根据输入的图像生成特征图并进行上采样,第n个生成网络根据输入的特征图得到生成图像;根据蒙版图像从生成图像中裁剪口罩区域后将其与异质人脸图像融合,得到目标异质人脸口罩图像。

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