[发明专利]一种鉴定人脸图像是否被篡改的方法

说明书

本发明涉及一种鉴定人脸图像是否被篡改的方法，该方法包括：获取待鉴定图像中所有人脸框的坐标信息；对所述人脸框处理得到含部分人脸周边背景的抠图；将所述抠图送到预先训练的基于深度学习网络的人脸篡改判定模型中进行判定，判定后输出该抠图中人脸是否被篡改的信息。通过本发明方法，对图片或实时视频的鉴定，能够协助打击侵犯他人肖像的违法行为，从而有利于保护人脸隐私及肖像权。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体地指一种用于鉴定人脸图像是否被篡改的方法。

背景技术

随着科技的迅速发展，AI人工智能技术的广泛引用成为当前科技研究的热点，目前，一些软件或手机APP通过AI人工智能技术能够对图片或视频中人物的人脸置换为他人的人脸，实现“换脸”的效果，从而达到娱乐的目的。

上述的“换脸”效果比较好，脸部表情自然，效果十分逼真，一旦被某些不法分子利用，对图像或视频中的人脸进行变换，将会带来一些安全隐患，例如对人的肖像权、名誉权等等造成侵害，并会给当事人造成极大的伤害。而现有技术中，传统的方法通常是直接使用传统数字图像处理技术与人工结合的方式来鉴定人脸图像是否被篡改，需要手动指定人脸所在位置坐标，且只能对特定方式地篡改进行鉴定。而在AI人工智能技术换脸兴起后，利用大数据优势，可以达到以假乱真的效果，此时，传统方法及肉眼难以辨别人脸是否被篡改。

发明内容

本发明目的在于克服上述现有技术的不足而提供一种鉴定人脸图像是否被篡改的方法，该方法通过数据处理及人脸篡改判定网络的调优，能够鉴定出人肉眼无法区分人脸是否被篡改的图片。

实现本发明目的采用的技术方案是一种鉴定人脸图像是否被篡改的方法，该方法包括：

S1、获取待鉴定图像中所有人脸框的坐标信息；

S2、对所述人脸框处理得到含部分人脸周边背景的抠图；

S3、将所述抠图送到预先训练的基于深度学习网络的人脸篡改判定模型中进行判定，判定后输出该抠图中人脸是否被篡改的信息。

在上述技术方案中，人脸篡改判定模型的预先训练包括：

收集m个原视频文件及对原视频文件中进行人脸篡改后的视频文件作为初始样本，并以初始样本采集样本图片n张，对样本图片中人脸是否被篡改进行标注；

将初始样本和标注结果作为输入，通过多次调整训练参数训练得到人脸篡改判定模型。

进一步地，将训练好的人脸篡改判定模型进行裁剪，并使用avx2进行加速优化，以使得模型的处理速度能达到实时处理监控视频的要求。

在上述技术方案中，所述步骤S1包括：通过预先训练的人脸检测模型对所述待鉴定图像进行检测，检测出图像中人脸框的坐标信息。

在上述技术方案中，所述步骤S2包括：对获取到的人脸框进行外扩及消除密集人脸场景下相互影响的处理，将处理后的人脸框裁剪得到无相互影响且包含部分人脸周边背景的抠图。

本发明通过预先训练的基于深度学习网络的人脸篡改判定模型能够快速、准确地鉴定出人肉眼难以区分人脸是否被篡改的图像，通过数据处理及人脸篡改判定网络的调优，该发明算法人脸篡改鉴定综合准确率达到95％。

通过本发明方法，对图片或实时视频的鉴定，能够协助打击侵犯他人肖像的违法行为，从而有利于保护人脸隐私及肖像权。

附图说明

图1为本发明鉴定人脸图像是否被篡改的方法的流程图。

图2-1为一原始图像；图2-2为通过本发明方法进行是否被篡改鉴定的效果示意图。

图3-1为另一原始图像；图3-2为通过本发明方法进行是否被篡改鉴定的效果示意图。