[发明专利]图像真伪检测方法和装置

说明书

本申请涉及人工智能领域，具体涉及一种图像真伪检测方法和装置。所述方法包括：获取待检测图像；将待检测图像输入至生成对抗网络的生成器中，通过生成器输出与待检测图像对应的伪像图；伪像图用于表征待检测图像与真实图像间的差异；其中，生成对抗网络在训练阶段还包括鉴别器；在训练阶段，生成器用于输出与样本图像对应的预测伪像图，并基于预测伪像图生成拟合图像；鉴别器用于对拟合图像进行真实性鉴别，以辅助生成器学习到虚假图像与真实图像间的差异特征；基于伪像图中确定待检测图像的真伪检测结果。采用本方法能够提升图像真伪检测的准确性，可用于安全防护。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种图像真伪检测方法和装置。

背景技术

目前随着图像编辑技术的发展，人们可以随意编辑图像中的内容，从而导致越来越多以假乱真的高质量虚假图像涌现出来，这将严重影响目前落地的图像识别系统的安全性。因此，在安防应用方面，检测输入图像是否经过了编辑，日趋成为网络安全中的重要环节。

传统方案中对图像进行真伪鉴别的方式主要是通过检测图像中的某些特定瑕疵，来判定待检测图像是否为虚假图像。比如，可以通过检测图像中的全局光照和局部光照的匹配程度，来对图像的真伪进行判断。但是随着图像编辑技术的不断发展，某些特定的瑕疵将会不复存在，从而导致图像真伪检测的准确性较低。

发明内容

基于此，有必要针对传统方案中图像真伪检测准确性较低的技术问题，提供一种能够提升图像检测准确性的图像真伪检测方法和装置。

一种图像真伪检测方法，所述方法包括：

获取待检测图像；

将所述待检测图像输入至生成对抗网络的生成器中，通过所述生成器输出与所述待检测图像对应的伪像图；所述伪像图用于表征所述待检测图像与真实图像间的差异；其中，所述生成对抗网络在训练阶段还包括鉴别器；在所述训练阶段，所述生成器用于输出与样本图像对应的预测伪像图，并基于所述预测伪像图生成拟合图像；所述鉴别器用于对所述拟合图像进行真实性鉴别，以辅助所述生成器学习到虚假图像与真实图像间的差异特征；

基于所述伪像图确定所述待检测图像的真伪检测结果。

一种图像真伪检测装置，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取待检测图像；

伪像图生成模块，用于将所述待检测图像输入至生成对抗网络的生成器中，通过所述生成器输出与所述待检测图像对应的伪像图；所述伪像图用于表征所述待检测图像与真实图像间的差异；其中，所述生成对抗网络在训练阶段还包括鉴别器；在所述训练阶段，所述生成器用于输出与样本图像对应的预测伪像图，并基于所述预测伪像图生成拟合图像；所述鉴别器用于对所述拟合图像进行真实性鉴别，以辅助所述生成器学习到虚假图像与真实图像间的差异特征；

判定模块，用于基于所述伪像图确定所述待检测图像的真伪检测结果。

在一个实施例中，图像获取模块还用包括视频解析模块，用于获取包括有人脸的待检测视频；对所述待检测视频进行解析得到对应的视频帧；对所述视频帧进行人脸检测，并基于人脸检测的结果从所述视频帧中裁剪出包括有人脸区域的人脸图像。

在一个实施例中，判定模块还用于确定所述伪像图所包括的各像素点的像素值；基于各所述像素点的像素值确定与所述伪像图对应的平均像素值；当所述平均像素值大于等于像素阈值时，确定所述待检测图像为虚假图像；当所述平均像素值小于所述像素阈值时，确定所述待检测图像为真实图像。

在一个实施例中，图像真伪检测装置还用于当所述待检测图像的真伪检测结果表示所述待检测图像为虚假图像时，获取对应的标记信息；将所述标记信息添加至所述待检测图像中；所述标记信息用于表征所述待检测图像为虚假图像。