一種基于SwinTransformer的雙流人臉偽造檢測(cè)方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202210307917.0 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN114694220A 公開（公告）日 2022-07-01
申請(qǐng)公布號(hào) CN114694220A 申請(qǐng)公布日 2022-07-01
分類號(hào) G06V40/16（2022.01）I;G06V20/40（2022.01）I;G06V10/30（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 張新鵬;潘照廣;馮國(guó)瑞 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 上海大學(xué)
代理機(jī)構(gòu) 上海上大專利事務(wù)所（普通合伙） 代理人 -
地址 200444上海市寶山區(qū)上大路99號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種基于Swin Transformer的雙流人臉偽造檢測(cè)方法，利用深度學(xué)習(xí)來(lái)進(jìn)行人臉偽造圖像的檢測(cè)。整體搭建一個(gè)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，網(wǎng)絡(luò)模型分為三部分：雙流網(wǎng)絡(luò)、特征提取網(wǎng)絡(luò)和分類器。由于現(xiàn)在公開的人臉偽造數(shù)據(jù)集全部是視頻，因此需要利用OpenCV將視頻裁剪成幀圖片。此外，由于幀圖片包含了大量的背景信息，因此需要利用人臉定位算法將人臉區(qū)域裁剪出來(lái)。然后將得到的人臉區(qū)域圖像輸入到雙流網(wǎng)絡(luò)和特征提取網(wǎng)絡(luò)中提取并學(xué)習(xí)特征。最后將學(xué)習(xí)到的特征輸入到分類器中，進(jìn)行人臉圖像真假的識(shí)別。本發(fā)明應(yīng)用于解決現(xiàn)有人臉偽造檢測(cè)方案的部分局限性即泛化能力弱的問題，同時(shí)還通過雙流框架提升模型抗壓縮能力，使其更符合日常生活中常見的人臉視頻質(zhì)量。