[发明专利]视频检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种视频检测方法，其特征在于，包括：

获取目标视频对应的脸部图像序列；其中，所述脸部图像序列包括多个脸部图像；

提取所述脸部图像中的脸部身份特征；

对所述脸部身份特征进行波动检测，得到波动检测结果；

在所述波动检测结果为所述脸部身份特征存在波动的情况下，确定所述目标视频为换脸视频。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述脸部图像中的脸部身份特征，包括：

采用预先训练得到的身份特征提取模型，提取所述脸部图像中的所述脸部身份特征；其中，所述身份特征提取模型根据脸部图像样本以及所述脸部图像样本对应的身份标签训练得到，所述身份标签为所述脸部图像样本中的样本脸部身份特征对应的标签。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述采用预先训练得到的身份特征提取模型，提取所述脸部图像中的所述脸部身份特征之前，所述方法还包括：

获取训练样本集，所述训练样本集中包括多个所述脸部图像样本以及每个所述脸部图像样本对应的身份标签；

将所述脸部图像样本输入至第一神经网络，将所述第一神经网络输出的样本脸部身份特征输入至第二神经网络，将所述身份标签作为所述第二神经网络的输出，利用机器学习方法，对所述第一神经网络和所述第二神经网络进行迭代训练，直至满足预设训练停止条件；

将训练后的所述第一神经网络确定为所述身份特征提取模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述脸部身份特征进行波动检测，得到波动检测结果，包括：

计算每个所述脸部身份特征与所述脸部图像序列中的目标脸部图像对应的目标脸部身份特征之间的特征相似度，得到多个所述特征相似度；

在多个所述特征相似度满足预设条件的情况下，确定所述波动检测结果为所述脸部身份特征存在波动；

在多个所述特征相似度不满足所述预设条件的情况下，确定所述波动检测结果为所述脸部身份特征不存在波动。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标脸部图像包括所述脸部图像序列中与所述脸部身份特征所属的脸部图像后相邻的多个后相邻脸部图像，所述目标脸部身份特征包括多个后相邻脸部身份特征，一个所述后相邻脸部身份特征对应一个所述后相邻脸部图像；

其中，所述计算每个所述脸部身份特征与所述脸部图像序列中的目标脸部图像对应的目标脸部身份特征之间的特征相似度，包括：

计算每个所述脸部身份特征与每个所述后相邻脸部身份特征之间的相似度，得到多个所述相似度；

将每个所述脸部身份特征对应的多个所述相似度的平均值，确定为所述脸部身份特征对应的特征相似度。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设条件包括下列中的至少一项：

所述特征相似度中存在预设数量的目标特征相似度；其中，所述目标特征相似度为小于或等于第一相似度阈值的特征相似度；

所述特征相似度的平均值小于或等于第二相似度阈值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标视频对应的脸部图像序列，包括：

获取所述目标视频中的图像帧序列；其中，所述图像帧序列包括多个图像帧；

对所述图像帧进行脸部检测，得到包含目标脸部的脸部图像；

根据多个所述脸部图像，生成所述脸部图像序列。

8.一种视频检测装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，被配置为执行获取目标视频对应的脸部图像序列；其中，所述脸部图像序列包括多个脸部图像；

特征提取单元，被配置为执行提取所述脸部图像中的脸部身份特征；

波动检测单元，被配置为对所述脸部身份特征进行波动检测，得到波动检测结果；

第一确定单元，被配置为在所述波动检测结果为所述脸部身份特征存在波动的情况下，确定所述目标视频为换脸视频。